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基于 LLM 的推荐系统中的隐私保护：最新进展与未来发展方向
最近，大语言模型（LLMs）已经与传统的推荐模型相结合，以提高推荐性能。然而，尽管大多数现有的研究都集中在提高模型性能方面，但隐私问题只得到了相对较少的关注。在本文中，我们对基于 LLMs 的推荐系统中的隐私问题进行了综述，将其分为隐私攻击
PDFa month ago
一种元学习框架用于调整值得信赖的联邦学习中保护机制的参数
提出了一个以隐私泄露、效用损失和效率降低为权衡因素的优化机制，以保护机制参数为基础，旨在使广泛应用的保护机制达到最佳平衡，包括随机化、同态加密、秘密共享和压缩等多种保护机制。
PDFa year ago
AAAI机器学习模型保护机制之间的冲突交互
本文提出对机器学习保护机制中的冲突交互进行分析的框架，并研究了数据和模型权属验证与差分隐私训练、对抗性模型欺骗鲁棒性等保护机制间的两两交互。研究发现了许多保护机制的交互冲突，并探索了避免这些冲突的潜在方法和方法的局限性。
PDF2 years ago
MM基于残差的垂直逻辑回归标签保护机制
该研究提出了一种标签推断攻击方法来研究垂直逻辑回归模型的潜在隐私泄露，并提出了三种保护机制来防止攻击并提高模型的鲁棒性，实验结果表明，这些机制都可以有效地保护标签。
PDF2 years ago