随笔分类 -  隐私保护

摘要：注意：如果您想要更多演示来展示您可以使用 PySyft 做什么，您可以在 Twitter 上关注@theoryffel和@openminedorg。感谢所有反馈！ 目前，Privacy-Preserving ML 中的许多作品都在探索联邦学习和差分隐私，但恰好很难将它们一起使用，并且关于如何使用它们 阅读全文

摘要：总结：我从可以玩的玩具代码中学习得最好。本教程使用 PyTorch 最近发布的名为 Opacus 的库（此处提供完整代码示例）来教授差异化私有深度学习。有关差异隐私的更多信息，您可以在 Twitter 上关注@kritipraks或@openminedorg。 我们 OpenMined 正在与 Py 阅读全文

摘要：We are starting a series of blog posts on DP-SGD that will range from gentle introductions to detailed coverage of the math and of engineering details 阅读全文

摘要：差分隐私是为了在敏感数据上进行数据分析而发展起来的一套机制，通过混淆数据库查询结果，来实现数据在个人层面的隐私性，并且保证查询结果近似正确。这篇文章通过一些例子简要介绍差分隐私的提出动机和思想，主要参考Dwork的The Algorithmic Foundations of Differential 阅读全文

摘要：最近一直在学习差分隐私，刚开始学的时候由于对这方面的知识不太清楚，一直处于模模糊糊的理解状态。现在学习了一段时间后开始有了一些初步的认识，所以把学习过程中的一些知识总结一下，方便以后复习，也为其他的小伙伴提供一些思路。由于我也是初学者，所以难免会出现一些错误，希望各位大佬可以指出。 本文的主要内容是 阅读全文