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

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

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

数据孤岛.数据隐私以及数据安全,是目前人工智能和云计算在大规模产业化应用过程中绕不开的“三座大山”. “联邦学习”作为新一代的人工智能算法,能在数据不出本地的情况下,实现共同建模,提升AI模型的效果,从而保证数据隐私安全,突破数据孤岛和小数据的限制,这无疑成为了跨越“三座大山”的途径之一.因此,作为联邦学习全球首个工业级开源项目,FATE也受到了各方关注,开发者们对加入社区建设纷纷表示期待.(FATE开源社区地址:https://github.com/FederatedAI/FATE) 而在贡献

TVM 高效保护隐私 ML 这篇文章描述了Myelin,一个在值得信赖的硬件飞地中保护隐私的机器学习框架,以及TVM如何使Myelin快速.关键的想法是,TVM,不像其它流行的ML框架,将模型编译成轻量级,优化,免费依赖库,可以适应资源有限利用. 尝试创建保护隐私的ML模型!查看 TVM可用的repo示例代码. 目的:隐私保护ML 机器学习模型受益于庞大而多样化的数据集.遗憾的是,使用此类数据集通常需要信任集中数据聚合器或计算提供商.对于敏感的应用程序,如医疗保健和金融,这是不可取的,因为可能会

本章小结 ●    理解企业级应用的安全顾虑 ●    理解Hadoop尚未为企业级应用提供的安全机制 ●    考察用于构建企业级安全解决方式的方法 第10章讨论了Hadoop安全性以及Hadoop中用于提供安全控制的机制.当构建企业级安全解决方式(它可能会环绕着与Hadoop数据集交互的很多应用程序和企业级服务)时,保证Hadoop自身的安全不过安全解决方式的一个方面.各种组织努力对数据採用一致的安全机制.而数据是从採用了不同安全策略的异构数据源中提取的. 当这些组织从多个源获取数据.接着提

我是在差分隐私下看到的,新解决方案的可用性肯定小于原有解决方案的可用性,也就是说信息的后续处理只会降低所拥有的信息量. 那么如果这么说的话为什么还要做特征工程呢,这是因为该不等式有一个巨大的前提就是数据处理方法无比的强大,比如很多的样本要分类,我们做特征提取后,SVM效果很好 ,但是如果用DNN之类的CNN.AuToEncoder,那么效果反而不如原来特征.这样就能理解了,DNN提取能力更强,那么原始就要有更多的信息,在新特征下无论怎么提取,信息就那么多. 信息量越多越好么?肯定不是,否则为什么

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

一.摘要 主要研究问题基于本地化差分隐私的k-分布,之前最佳的算法要求的是线性通信代价(k),而服务器计算时间的n*k,n表示所有的用户样本. 作者提出的HR不要求共享随机性,并且每个用户输入的数据都是对称的,对于所有的隐私预算ε ,每个用户的通信代价为logk+2,服务器计算时间为O(n+k). 文中的编码和解码主要基于哈达玛矩阵,统计性能包括行之间的最大汉明距离,算法高效实现使用了Fast Walsh-Hadamard变换,从而获得计算增益. 二.引言 1.效用值 我们即希望保护用户的个人隐

本章内容提要 ●    理解企业级应用的安全顾虑 ●    理解Hadoop尚未为企业级应用提供的安全机制 ●    考察用于构建企业级安全解决方案的方法 第10章讨论了Hadoop安全性以及Hadoop中用于提供安全控制的机制.当构建企业级安全解决方案(它可能会围绕着与Hadoop数据集交互的许多应用程序和企业级服务)时,保证Hadoop自身的安全仅仅是安全解决方案的一个方面.各种组织努力对数据采用一致的安全机制,而数据是从采用了不同安全策略的异构数据源中提取的.当这些组织从多个源获取数据,接

更好的阅读体验,请查看首发原文链接:AI资源对接需求汇总:第3期 平台介绍 平台由人工智能领域几个知名原创公众号发起,总读者约25万. 主要面向人工智能领域的从业者,涵盖图像处理.三维计算机视觉.机器学习.深度学习.自然语言处理等技术,涉及手机影像.辅助/自动驾驶.移动机器人.无人机.AR.VR.工业自动化等产业. 平台宗旨:为大家提供人工智能相关的资源对接机会,包括但不限于:求职招聘.项目合作.咨询等.不管你是在校学生.高校教师.公司技术研发.创业者.还是投资人,在这里你都有机会找到适合的资源

1.AI 人工的方法在机器上实现智能:机器学习.计算机视觉.规划决策.自然语言处理.认知推理.高效搜索 2.三大学派 符号主义 连接主义:CNN 行为主义 3.两条路线 结构模仿 功能模仿 4.AI芯片 人脑结构 人脑功能 5.关系 人工智能 > 机器学习 > 多层感知机 > 深度学习 6.学习种类 规则学习 样本学习 自主学习 7.样本学习 分类问题:线性.非线性 回归问题:拟合样本曲线 空域延伸 时域延伸 8.样本学习问题 数据质量:稀疏性.小样本.偏见性.不均衡性 训练效率:收敛性

NeurIPS 2018 中的贝叶斯研究 WBLUE 2018年12月21日   雷锋网 AI 科技评论按:神经信息处理系统大会(NeurIPS)是人工智能领域最知名的学术会议之一,NeurIPS 2018 已于去年 12 月 3 日至 8 日在加拿大蒙特利尔市举办.来自 Zighra.com 的首席数据科学家在参加完此次会议之后,撰写了一篇关于贝叶斯研究的参会总结,雷锋网 AI 科技评论编译整理如下. 此次会议支持现场直播,所有讲座的视频内容均可以在 NeurIPS 的 Facebook 主页

一.背景 数据安全生命周期分为采集.传输.存储.处理.交换.销毁几个阶段,其中数据处理阶段是整个周期的核心阶段,数据处理安全与否直接关系到整体数据安全.那么今天分享内容就是数据处理安全的相关要求和实现目标. 我们知道DSMM分为5个成熟度等级分别为:非正式执行.计划跟踪.充分定义.量化控制.持续优化:安全能力的维度包括组织建设.制度流程.技术工具.人员能力.我们在落地执行的时候一般按照等级3即充分定义级进行相关的工作,因为在充分定义级里面完整的包含了安全能力维度的四个方面,而等级1和等级2是没有

大数据产业发展规划 (2016-2020年) 发布时间:2017-01-17  来源:规划司 数据是国家基础性战略资源,是21世纪的“钻石矿”.党中央.国务院高度重视大数据在经济社会发展中的作用,党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”,国务院印发<促进大数据发展行动纲要>,全面推进大数据发展,加快建设数据强国.“十三五”时期是我国全面建成小康社会的决胜阶段,是新旧动能接续转换的关键时期,全球新一代信息产业处于加速变革期,大数据技术和应用处于创新突破期,国内市场需求处于爆发期,我国大数据产

一.摘要 指出深度学习在机器学习场景下的优势,以及深度学习快速崛起的原因.随后点出研究者对于深度学习隐私问题的考虑.作者提出了一种强力的攻击方法,在其攻击下任何分布式.联邦式.或者中心化的深度学习方法都是脆弱的.这种攻击方法利用了学习过程中攻击者可以训练一个GAN的特性,从而能够模拟原始训练集的分布. 二.问题抽象 在众包/联邦机器学习场景下,任何一个参与多方训练的攻击者都能够获取多方训练集的隐私信息(推理攻击). 三.使用工具 GAN 四.文章贡献 提出了一种新的利用GAN对分布式深度学习的攻

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

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! arXiv:1908.07873v1 [cs.LG] 21 Aug 2019 Abstract 联邦学习包括通过远程设备或孤立的数据中心(如移动电话或医院)训练统计模型,同时保持数据本地化.在异构和潜在的大规模网络中进行训练带来了新的挑战,这些挑战的要求从根本上偏离了大规模机器学习.分布式优化和隐私保护数据分析的标准方法.在这篇文章中,我们讨论了联邦学习的独特特点和挑战,对当前的方法进行了广泛的概述,并概述了与广泛的研究界相关的未来工

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

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