W jaki sposób prywatność różnicowa sprawia, że ​​dane są zarówno użyteczne, jak i poufne

1. Jak korzysta się z prywatności różnicowej?
2. Jak zdefiniowałbyś prywatność różnicową?
3. Czym jest Delta w zakresie prywatności różnicowej?
4. Co to jest prywatność różnicowa na Iphone?
5. Dlaczego uczenie się federacyjne?

Jak korzysta się z prywatności różnicowej?

Prywatność różnicowa działa poprzez dodanie określonej ilości losowości lub „szumu” do obliczeń wykonywanych na zbiorze danych. Na przykład wyobraź sobie, że pięć osób odpowie „tak” lub „nie” na temat pytania w ankiecie, ale zanim ich odpowiedzi zostaną zaakceptowane, muszą rzucić monetą.

Jak zdefiniowałbyś prywatność różnicową?

Prywatność różnicowa to system publicznego udostępniania informacji o zbiorze danych poprzez opisywanie wzorców grup w zbiorze danych przy jednoczesnym zatajaniu informacji o osobach w zbiorze danych.

Czym jest Delta w zakresie prywatności różnicowej?

(2) Delta (δ):

Jest to prawdopodobieństwo przypadkowego wycieku informacji. Jeśli δ = 0, mówimy, że wyjście M jest ε-różniczkowo prywatne. Zazwyczaj interesują nas wartości δ mniejsze niż odwrotność dowolnego wielomianu w rozmiarze bazy danych.

Co to jest prywatność różnicowa na Iphone?

Jest to technika, która umożliwia Apple poznanie społeczności użytkowników bez poznawania poszczególnych osób w tej społeczności. Prywatność różnicowa przekształca informacje udostępniane Apple, zanim opuszczą one urządzenie użytkownika, tak że Apple nigdy nie może odtworzyć prawdziwych danych.

Dlaczego uczenie się federacyjne?

Uczenie federacyjne umożliwia wielu podmiotom zbudowanie wspólnego, niezawodnego modelu uczenia maszynowego bez udostępniania danych, umożliwiając w ten sposób rozwiązywanie krytycznych problemów, takich jak prywatność danych, bezpieczeństwo danych, prawa dostępu do danych i dostęp do danych heterogenicznych. ...