鐵人檔案
傳統機器學習中常見的隱私問題是在訓練過程中使用到公開資料集
而資料中的敏感個人資料（例如：個人信用狀況）通常都會被禁止存取
已經有可行的隱私保護技術可以克服這一障礙，分散式訓練將計算分配給參與訓練的所有資料擁有者以確保資料隱私，也帶來了新的隱私複雜性和風險
是一組防篡改聲明，由三個不同的實體使用。 發行者(Issuer) 持有者(Holder) 驗證者(Verifier) VC 模型規範(Verifiable...
模型設計(Model Design)：超參數優化CNN 或 RNN 等。防禦模型/資料中毒攻擊(Defense Against ModelData Poiso...
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OpenMined 是一個開放原始碼的平台，其目標是降低隱私計算(Privacy-Preserving Computing )技術的進入門檻，以推動隱私保護。...
Federated AI Technology Enabler是開放原始碼框架，可以讓企業和機構在保護資料安全和隱私的前提下進行模型訓練。FATE專案使用多方安...
由於在 FL 中，資料永遠不會離開其所有者的場所，可以假設 FL 完全可以防止濫用，FL 比傳統的 ML 方法更安全，它仍然存在一些常見的攻擊方式。 隱私攻擊...
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隱私計算：防禦方法和技術(1/3)隱私計算：防禦方法和技術(2/3)隱私計算：防禦方法和技術(3/3) 同態加密(Homomorphic Encryption,...
隱私計算：防禦方法和技術(1/3)隱私計算：防禦方法和技術(2/3)隱私計算：防禦方法和技術(3/3) 分散式訓練(Distributed Training)...
基礎設施的參與者可以共享他們的私人資料，而無需將它們透露給其他參與者。隱私高效計算集合交集(Set Intersection)，是一個重要的私人資料探勘領域...
