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隐私保护计算 – 基础知识
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笔记整理-差分隐私算法在数据安全中的应用
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[论文粗读]GS-WGAN: A Gradient-Sanitized Approach for Learning Differentially Private Generators
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差分攻击–去标识化代码实现
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本地化差分隐私
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Differential Privacy in DeepLearning
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差分隐私–拉普拉斯机制代码实现
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4月9日 · 2023年
隐私保护计算 – 基础知识
差分隐私
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隐私保护计算 - 基础知识 本文转载自简书：隐私保护计算 - 基础知识原…
4月2日 · 2023年
Shuffle Model
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Shuffle Model 置乱模型（Shuffle Model）：如果…
11月1日 · 2022年
联邦学习差分隐私
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联邦学习
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联邦学习的一般框架 在联邦学习中，典型的迭代包括四个步骤。 首先，每个客…
10月8日 · 2022年
笔记整理-差分隐私算法在数据安全中的应用
差分隐私
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差分隐私算法在数据安全中的应用 此前在DataFunTalk上看到一篇中…
10月5日 · 2022年
Differential Privacy in DeepLearning
差分隐私
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Differential Privacy in DeepLearning…
9月17日 · 2022年
[论文粗读]GS-WGAN: A Gradient-Sanitized Approach for Learning Differentially Private Generators
WGAN
差分隐私
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隐私保护与生成模型：差分隐私GAN的梯度脱敏方法 关于GAN可查看：GA…
8月23日 · 2022年
差分隐私–拉普拉斯机制代码实现
差分隐私
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差分隐私--拉普拉斯机制代码实现 差分隐私的定义和理解可查看之前所写博客…
8月22日 · 2022年
本地化差分隐私
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本地化差分隐私 本文是笔者在阅读《本地化差分隐私研究综述》时所写下的笔记…
8月18日 · 2022年
差分攻击–去标识化代码实现
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差分攻击--去标识化代码实现 去识别化 去识别化是从数据集中删除标识信息…
8月3日 · 2022年
差分隐私
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最近看了很多有关差分隐私的概念文章，一直都没有搞懂具体怎么实现的，这篇文…
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