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原文链接:An Introduction to Differential Privacy 差分隐私算法可以允许分析人员执行良性的聚合分析,同时保证个人隐私得到切实的保护.. 背景数据分析中的隐私保护技术已有数十年的历史,差分隐私算法是这一领域的最新技术.两个早期概念直接影响了差分隐私:①最小查询集大小②Dalenius的统计披露定义 最小查询集大小旨在确保聚合查询的安全性,最小查询集大小是一种约束,只在确保聚合查询不会泄露有关个人的信息,给定某个配置的阈值量T,其确保每个聚合查询在至少有T个记录…
原文链接:Deep Learning with Differential Privacy abstract:新的机器学习算法,差分隐私框架下隐私成本的改良分析,使用非凸目标训练深度神经网络. 数学中最优化问题的一般表述是求取$  x * \in \chi $ 使得 $ f(x * ) = min\{ f(x):x \in \chi \}  $,其中x是n维向量, $  \chi $  是x的可行域,f是$ \chi $ 上的实值函数.凸优化问题是指$  \chi $ 是闭合的凸集且f是$  \c…
此文是对 [Introduction to Differential Equations,Michael E.Taylor] 第3页的一个注记.在该页中,作者给了微分方程$$\frac{dx}{dt}=x,x(0)=1.$$一个幂级数的解法.设$$x(t)=a_0t^0+a_1t^1+a_2t^2+a_3t^3+a_4t^4+\cdots$$注意,作者这样设之后,其实已经假定存在一个实解析函数满足该微分方程,剩下的就是解出该实解析函数.为此,作者进行逐项微分.$$x'(t)=a_1+2a_2t+…
目录 概 主要内容 Differential Privacy insensitivity Lemma1 Proposition1 如何令网络为-DP in practice Lecuyer M, Atlidakis V, Geambasu R, et al. Certified Robustness to Adversarial Examples with Differential Privacy[C]. ieee symposium on security and privacy, 2019:…
1 前置知识 本部分只对相关概念做服务于差分隐私介绍的简单介绍,并非细致全面的介绍. 1.1 随机化算法 随机化算法指,对于特定输入,该算法的输出不是固定值,而是服从某一分布. 单纯形(simplex):一个\(k\)维单纯形是指包含\(k+1\)个顶点的凸多面体,一维单纯形是一条线段,二维单纯形是一个三角形,三维单纯形是一个四面体,以此类推推广到任意维."单纯"意味着基本,是组成更复杂结构的基本构件. 概率单纯形(probability simplex):是一个数学空间,上面每个点代…
一.论文目标:将差分隐私和频繁项集挖掘结合,主要针对大规模数据. 二.论文的整体思路: 1)预处理阶段: 对于大的数据集,进行采样得到采样数据集并计算频繁项集,估计样本数据集最大长度限制,然后再缩小源数据集:(根据最小的support值,频繁项集之外的项集从源数据集移除)     我们利用字符串匹配去剪切数据集的事务: 2)挖掘阶段: 利用压缩数据集,先构造FP-Tree,隐私预算均匀分配,对真实的结果添加噪声: 3)扰动阶段: 对于候选频繁项集添加拉普拉斯噪声并且输出 通过限制每个事务的长度减…
As noted,if $z=x+iy$,$x,y\in\mathbf{R}$,then $|z|=\sqrt{x^2+y^2}$ is equivalent to $|z|^2=z\overline{z}$.Use this to show that if also $w\in\mathbf{C}$,$$|zw|=|z|\cdot|w|.$$ Solve:  $|zw|^{2}=(zw)\cdot  (\overline{zw})=(zw)\cdot(\overline{z}\cdot\ove…
The Core Issues and Ideas of This Paper Problem Baseline Searchable Symmetric Encryption (SSE) could not avoid access-pattern leakage. ORAM algorithm performance is extremely low and cannot be applied in practice. Idea Solve the Access-pattern Leakag…
The author has a course on web: http://brickisland.net/DDGSpring2016/ It has more reading assignments and sliders which are good for you to understand ddg. ------------------------------------------------------------- DISCRETE DIFFERENTIAL GEOMETRY :…
Functional mechanism: regression analysis under differential privacy 论文学习报告 组员:裴建新   赖妍菱    周子玉 2020-03-10 1 背景 当今社会,互联网技术正日益深入人们的生活.随着网络和信息化产业的迅猛发展,数据以前所未有的速度不断地增长和累积,大数据已经成为学术界和产业界的热点,同时改变着人们的日常生活.在大数据背景下,数据量相对以往有了质的飞跃.同时,人们对信息处理的速度.信息来源的多样性信息处理的价值…
挖个大坑,等有空了再回来填.心心念念的大综述呀(吐血三升)! 郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 项目地址:https://github.com/open-intelligence/federated-learning-chinese 具体内容参见项目地址,欢迎大家在项目的issue上提出问题!!! Abstract 联邦学习(FL)是一种机器学习环境,其中许多客户端(如移动设备或整个组织)在中央服务器(如服务提供商)的协调下协同训练模型,同时保持训练数据去中心化.FL…
郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Qiang Yang, Yang Liu, Tianjian Chen, and Yongxin Tong. 2019. Federated Machine Learning: Concept and Applications. ACM Trans. Intell. Syst. Technol. 10, 2, Article 12 (February 2019), 19 pages. https://doi.org/0000001.0…
郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Proceedings of the 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS) 2017, Fort Lauderdale, Florida, USA. JMLR: W&CP volume 54. Copyright 2017 by the author(s). Abstract 现代移动设备可以访问大量适合模型学…
A Survey on Federated Learning: The Journey From Centralized to Distributed On-Site Learning and Beyond Author Sawsan AbdulRahman, Hanine Tout, Hakima Ould-Slimane, Azzam Mourad, Chamseddine Talhi, Mohsen Guizani Keywords AI; DL; distributed intellig…
A review of applications in federated learning Authors Li Li, Yuxi Fan, Mike Tse, Kuo-Yi Lin Keywords Federated learning; Literature review; Citation analysis; Research front Abstract FL是一种协作地分散式隐私保护技术,它的目标是克服数据孤岛与数据隐私的挑战.本研究旨在回顾目前在工业工程中的应用,以指导未来的落地应…
html, body {overflow-x: initial !important;}html { font-size: 14px; } body { margin: 0px; padding: 0px; height: auto; bottom: 0px; top: 0px; left: 0px; right: 0px; font-family: 'Helvetica Neue', helvetica, arial, sans-serif; font-size: 1rem; line-hei…
Deep Learning and the Triumph of Empiricism By Zachary Chase Lipton, July 2015 Deep learning is now the standard-bearer for many tasks in supervised machine learning. It could also be argued that deep learning has yielded the most practically useful…
转自:http://www.cleverhans.io/security/privacy/ml/2017/02/15/why-attacking-machine-learning-is-easier-than-defending-it.html   Is attacking machine learning easier than defending it? Feb 15, 2017 by Ian Goodfellow and Nicolas Papernot In our first post…
Does Deep Learning Come from the Devil? Deep learning has revolutionized computer vision and natural language processing. Yet the mathematics explaining its success remains elusive. At the Yandex conference on machine learning prospects and applicati…
一.前言: 非常感谢Hadoop专业解决方案群:313702010,兄弟们的大力支持,在此说一声辛苦了,春节期间,项目进度有所延迟,不过元宵节以后大家已经步入正轨, 目前第12章 为Hadoop应用构建企业级的安全解决方案已经翻译完成,在此对:译者:杨有鹏 不莱梅狗  78280847 表示感谢. 二.意见征集: 本章节由<Hadoop专业解决方案群:313702010>翻译小组完成,为小组校验稿,已经通过小组内部校验通过,特此面向网络征集意见,如果对本章节内容有任何异议,请在评论中加以说明,…
目录: 第一学年 几何与拓扑: 1.James R. Munkres, Topology:较新的拓扑学的教材适用于本科高年级或研究生一年级: 2.Basic Topology by Armstrong:本科生拓扑学教材: 3.Kelley, General Topology:一般拓扑学的经典教材,不过观点较老: 4.Willard, General Topology:一般拓扑学新的经典教材: 5.Glen Bredon, Topology and geometry:研究生一年级的拓扑.几何教材:…
Accepted Papers by Session Research Session RT01: Social and Graphs 1Tuesday 10:20 am–12:00 pm | Level 3 – Ballroom AChair: Tanya Berger-Wolf Efficient Algorithms for Public-Private Social NetworksFlavio Chierichetti,Sapienza University of Rome; Ales…
RESEARCH TRACK PAPERS - ORAL Title & Authors NetCycle: Collective Evolution Inference in Heterogeneous Information NetworksAuthor(s): Yizhou Zhang*, Fudan University; Xiong Yun, ; Xiangnan Kong, Worcester Polytechnic Institute; Yangyong Zhu, Fudan Un…
摘要:本文将先简单介绍Bandit 问题和本地差分隐私的相关背景,然后介绍基于本地差分隐私的 Bandit 算法,最后通过一个简单的电影推荐场景来验证 LDP LinUCB 算法. Bandit问题是强化学习中一类重要的问题,由于它定义简洁且有大量的理论分析,因此被广泛应用于新闻推荐,医学试验等实际场景中.随着人类进入大数据时代,用户对自身数据的隐私性日益重视,这对机器学习算法的设计提出了新的挑战.为了在保护隐私的情况下解决 Bandit 这一经典问题,北京大学和华为诺亚方舟实验室联合提出了基于…
TVM性能评估分析(四) Figure 1.  Efficient Privacy-Preserving ML Using TVM Figure 2.  Motivation: Privacy-Preserving ML Figure 3.  Backend Figure 4. Differential privacy (DP) provides a formal guarantee that models trained on similar datasets are indistinguis…
MindSpore技术理解(下) 4 GraphEngine 由于深度学习算法需要进行大量的计算,很多公司都设计了自己的深度学习专用处理器(如谷歌的张量处理器.阿里巴巴的含光等),华为也发布了自主设计的神经网络处理单元(Neural Processing Unit,NPU)--昇腾系列芯片.可以借助 GE 在 GPU.CPU.昇腾系列芯片上操作 MindSpore 定义的模型. 如图 1 所示,GE 位于 ME 和设备之间.GE 将 ME 的输出数据流图作为输入,在 GE 内部执行某些 图处理操…
MindArmour差分隐私 总体设计 MindArmour的Differential-Privacy模块,实现了差分隐私训练的能力.模型的训练主要由构建训练数据集.计算损失.计算梯度以及更新模型参数等过程组成,目前MindArmour的差分隐私训练主要着力于计算梯度的过程,通过相应的算法对梯度进行裁剪.加噪等处理,从而保护用户数据隐私. 图1 差分隐私总体设计 图1是差分隐私训练的总体设计,主要由差分隐私噪声机制(DP Mechanisms).差分隐私优化器(DP Optimizer).差分隐…
-------------------------------------------------------------- Chapter 1: Introduction to Discrete Differential Geometry: The Geometry of Plane Curves . A better approximation than the tangent is the circle of curvature. . If the curve is sufficientl…
1.Introduction 2.First-order Differential Equations Exercise2.1. Find solutons of the following intial-value problems in $\bbR^2$: (1)$2u_y-u_x+xu=0$ with $u(x,0)=2xe^{x^2/2}$; (2)$u_y+(1+x^2)u_x-u=0$ with $u(x,0)=\arctan x$. Solution: (1)Since $(-1,…
Introduction       专业音频工程师通常使用术语“平衡”来指代差分信号传输.这也告知了我们对称的概念,同时它在差分系统中也是非常重要的.在差分系统中,驱动器有平衡的输出,传输线有平衡的特性,并且接收器有平衡的输入.       通常由两个方法用来处理差分信号:电子法和变压器法.1. 电子的方法有着如成本低.尺寸和重量小以及优异的低频.直流响应等特点.2. 变压器提供的好处是优异的共模抑制比.直流隔离.无功耗(效率几乎为100%),并且抗恶劣的EMC环境干扰.       本文着重…