| 面向分類任務的隱私保護協作學習技術 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大?。?span>1382 K | |
| 標簽： 隱私保護 數據標注 分類任務 | |
| 所需積分：0分積分不夠怎么辦？ | |
| 文檔介紹：隨著相關法律法規的發布和人們隱私意識的覺醒，隱私保護要求不斷提高。針對分類任務場景，提出了一種隱私性與效用性并重的面向分類任務的隱私保護協作技術(PCTC)。在隱私安全方面，將同態加密和差分隱私相結合，并設計了一種安全聚合機制，實現更加健壯的隱私保護；在效用性方面，引入信息熵的計算因子對標簽可信度進行度量，降低標注噪聲對模型性能的影響。最后對所提出的方案進行了安全性分析，并在公開數據集上進行了實驗驗證。結果表明PCTC在保證數據隱私安全的同時大幅度提升了模型性能，具有較為廣闊的應用前景。 | |
| 現在下載 | |
| VIP會員，AET專家下載不扣分；重復下載不扣分，本人上傳資源不扣分。 | |
Copyright ? 2005-2024 華北計算機系統工程研究所版權所有 京ICP備10017138號-2