差分隐私

隐私保护计算 – 基础知识

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4月9日 · 2023年

隐私保护计算 – 基础知识

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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

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11月1日 · 2022年

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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19日 · 2022年

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L1范数和L2 范数 理解L1，L2 范数 什么是范数？ 在线性代数以及…
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

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10月5日 · 2022年

Differential Privacy in DeepLearning

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9月17日 · 2022年

[论文粗读]GS-WGAN: A Gradient-Sanitized Approach for Learning Differentially Private Generators

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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

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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…
 在辛辛苦苦的日子里，山河星月做贺礼