| 面向分类任务的隐私保护协作学习技术 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：1382 K | |
| 標簽： 隐私保护 数据标注 分类任务 | |
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| 文檔介紹：随着相关法律法规的发布和人们隐私意识的觉醒，隐私保护要求不断提高。针对分类任务场景，提出了一种隐私性与效用性并重的面向分类任务的隐私保护协作技术(PCTC)。在隐私安全方面，将同态加密和差分隐私相结合，并设计了一种安全聚合机制，实现更加健壮的隐私保护；在效用性方面，引入信息熵的计算因子对标签可信度进行度量，降低标注噪声对模型性能的影响。最后对所提出的方案进行了安全性分析，并在公开数据集上进行了实验验证。结果表明PCTC在保证数据隐私安全的同时大幅度提升了模型性能，具有较为广阔的应用前景。 | |
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