| 面向分類任務的隱私保護協(xié)作學習技術 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：1382 K | |
| 標簽： 隱私保護 數據標注 分類任務 | |
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| 文檔介紹：隨著相關法律法規(guī)的發(fā)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(xié)作技術(PCTC)。在隱私安全方面，將同態(tài)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。 | |
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