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无破坏:隐私保护和拜占庭强健的联邦学习
本文旨在构建一个隐私保护、拜占庭强健的联邦学习方案,提供一个无破坏者环境,以保护数据隐私并排除恶意攻击者。我们通过构建模型过滤器、采用零知识证明提供进一步的隐私保护、采用秘密共享提供可验证的安全聚合,证明了 NoV 能有效应对包括 PGD
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a month ago
具有实例混淆的隐私保护语言模型推断
使用 Instance-Obfuscated Inference (IOI) 方法解决自然语言理解任务中的决策隐私问题,并在各种基准任务上评估该方法的性能和隐私保护能力。
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5 months ago
关于联邦学习中隐私、公平性和效用之间的权衡
为了提高联邦学习系统的公平性,本研究使用了公平度量指标构建本地公平模型,并提出了一种隐私保护的公平联邦学习方法。实验结果表明,隐私保护提高了公平模型的准确性,但在隐私、公平和实用性之间存在权衡。
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7 months ago
AAAI
医疗数据共享的数据集精简技术
本文提出了一种基于数据集精简的医疗数据共享方法,实验结果表明,即使使用匿名的胸部 X 光图像,我们的方法也可以实现高的检测性能。
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2 years ago
隐私保护协作机器学习的可扩展方法
该研究提出了 COPML 算法,这是一个完全去中心化的训练框架,可以保护数据隐私并实现可伸缩性,使用对个体数据进行安全编码的方式在多方之间分发计算负载,并以分布式方式执行训练计算和模型更新。实验演示了 COPML 相较于基准协议在训练速度上
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4 years ago
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