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IJCAI2021差分隐私必读论文推荐作者:清华AMiner团队时间:2021-08-0514:36论文可下载！IJCAI全称国际人工智能联合会议，是人工智能领域中最主要的学术会议之一。IJCAI2021由于疫情影响，也将于线上举行，本次会议在4204篇投稿论文中，有587篇论文...
基于差分隐私的移动社交网络技术软件工程研究.本文是一篇软件工程论文研究，本论文的研究目的在移动社交网络和大数据技术快速发展的背景情况下，对用户发布的个人隐私数据的安全保护问题亟待解决。.对社交网络中不同的隐私需求，防止节点重新识别与...
因为现在硕士的研究方向准备往差分隐私应用于联邦学习上靠，可是找不到好的论文看，大佬们，有没有这方面的论文推荐，谢谢！.！.！.在HFL模型下面，DP应用还是比较多的。.从AdvancesandOpenProblemsinFederatedLearning,PeterKairouzet.al.2019.的4.1、4.2.2节出发...
本论文的研究目标为:(1)从理论层面上分析本地差分隐私框架下数据统计有效性的上界:(2)在应用层面上设计针对多种数据类型的高效本地差分隐私保护机制,提出面向多样统计分析任务的统计估计方法。
查阅论文可以看这个，是我个人整理的差分隐私方面的论文合集，会不定期更新～另外我觉得学一点密码学会对理解差分隐私有很大帮助～编辑于2020-12-03赞同8752条评论分享收藏喜欢...
论文阅读：PrivateFederatedLearningwithDomainAdaptationIntroductionFederatedLearning是一种分布式机器学习，提供规模和隐私方面的优势。本篇论文提出一种框架，通过每个用户的域适应来增强协作模型。这个模型当有差分隐私限定的时候，对FL模型
基于差分隐私的数据发布技术研究.聂熠文.【摘要】：随着互联网、云计算和人工智能的迅速发展和普及应用,数据的收集和共享日渐频繁,而由此带来的数据隐私问题也愈显尖锐。.因此一方面,基于对数据隐私的形式化定义,设计并完善保护用户隐私的策略,具有...
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…
机器学习、数据挖掘、图学习、联邦学习、差分隐私8人赞同了该文章前言由于本地用户端的隐私越来越重要，基于联邦学习的GNN可以从位于不同客户端的图结构数据中协同训练一个GNN模型并且同时考虑数据的隐私安全问题。然而，现有的基于联邦...
前言对最近学习的基于GNN的隐私计算几类方法做一个Review如果大家对大图数据上高效可扩展的GNN和基于图的隐私计算感兴趣，欢迎关注我的Github，之后会不断更新相关的论文和代码的学习笔记。…
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因为现在硕士的研究方向准备往差分隐私应用于联邦学习上靠，可是找不到好的论文看，大佬们，有没有这方面的论文推荐，谢谢！.！.！.在HFL模型下面，DP应用还是比较多的。.从AdvancesandOpenProblemsinFederatedLearning,PeterKairouzet.al.2019.的4.1、4.2.2节出发...
本论文的研究目标为:(1)从理论层面上分析本地差分隐私框架下数据统计有效性的上界:(2)在应用层面上设计针对多种数据类型的高效本地差分隐私保护机制,提出面向多样统计分析任务的统计估计方法。
查阅论文可以看这个，是我个人整理的差分隐私方面的论文合集，会不定期更新～另外我觉得学一点密码学会对理解差分隐私有很大帮助～编辑于2020-12-03赞同8752条评论分享收藏喜欢...
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