多数据源下机器学习的隐私保护研究

张铭凯; 范宇豪; 夏仕冰

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在多数据源的情况下,隐私保护机器学习是一个具有重要现实意义的研究课题,直接影响着人工智能在现实社会中的发展和推广.目前,已有许多致力于解决机器学习算法中隐私问题的方案,文章阐述并分析了四种常见的隐私保护技术,它们包括同态加密、秘密共享、乱码电路和差分隐私.介绍了近年来一种流行的联合学习解决方案框架—联邦学习,并对其存在的不足进行了讨论.基于对现有技术和方案的分析,文章提出了一种适用于多数据源场景的隐私保护方案,方案具有良好的安全性、健壮性和可校验性三个特点.

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来源
《信息安全与技术》 |2020年第4期|69-73|共5页
作者
张铭凯; 范宇豪; 夏仕冰;
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作者单位

广州大学计算机科学与网络工程学院广东广州 510006;

广州大学计算机科学与网络工程学院广东广州 510006;

广州大学计算机科学与网络工程学院广东广州 510006;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
隐私保护; 多数据源; 机器学习; 同态加密; 联邦学习;

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