因此,下文主要考虑 -LDP 性质,将算法中的高斯机制替换成拉普拉斯机制可以得到对应的 -LDP 性质。 隐私保护的Bandit算法 Context-Free Bandit 假定我们有一个非隐私保护的 Bandit 算法 ,根据高斯机制,如果直接在每一轮回传的损失值 上注入噪声,那么该算法就可以满足 -LDP 性质。假设 是有界的,即 ,那么满足 -LDP ...
防御后门任务的数学严谨方法是训练具有差异隐私的模型。首先裁剪更新,然后添加高斯噪声,进一步降低有毒数据的影响。总体而言,即使损失有限效用,这在减轻后门攻击方面也被证明更有效。这种机制之所以被称为“弱”DP,因为它产生大量隐私预算并且不保护隐私。 3.3 Experiment 在FL 中对 LDP 和 CDP 进行防御后门攻击进行实验...
[0008]本发明的目的旨在提供一种面向联邦学习的本地化差分隐私保护方法,与现有基于拉普拉斯机制和高斯机制的差分隐私技术不同,本发明在克服现有差分隐私方法由于不合理的隐私预算引起的隐私泄露问题,通过增大受扰动后的数据与原始数据之间的差异,达到了更强的隐私保护效果的同时,克服现有差分隐私技术难以在合理的隐私预算与...
现有的技术包含了不少利用差分隐私来解决深度学习中隐私泄露问题的方法,这些方法大多是通过在模型的梯度下降过程中添加高斯噪声来实现的。但是,这种方式需要一个可信的服务器来进行,然而现实生活中,可信的第三方几乎不存在。 [0004]对于图像数据,其像素值是0～255的整数,且数据量大,现有技术不能很好的对此类数据进行...
添加高斯随机噪声,客户端根据设定的隐私预算计算高斯分布的标准差,并生成相应的高斯噪声叠加在原始模型的参数向量上;之后,客户端将扰动后的参数向量作为本地模型参数向量,发送给服务器;步骤5:选择客户端,生成全局模型;首先,服务器收集来自客户端的本地模型参数;然后,服务器根据客户端设置的隐私预算,计算其对应的概率...
y.li等人还提出了满足ldp的连续数据真值发现方法,该方法通过在原始数据中加入高斯噪声进行连续数据的本地扰动。然而上述方法只适用于对数据进行独立的隐私保护,动态真值发现任务需要在每一个时间点进行用户数据隐私保护,当时间域中的时间点数量很多时,使用上述方法在每一个时间点进行独立的数据扰动会导致真值发现准确度...
的高斯分布采样生成,然后将该矩阵进行Gran-Schmidt正交化,使得矩阵的每一列都是标准正交的,最后对矩阵的每一列进行归一化处理。对于每个用户 首先计算q维的向量 ,然后将xi中的所有值映射到[-1,1]。具体地,对于 ,如果 xi[s]<−1,则令xi[s]=−1;如果xi[s]>1,则令xi[s]=1。接着,用户ui执行Multi-...
防御后门任务的数学严谨方法是训练具有差异隐私的模型。首先裁剪更新,然后添加高斯噪声,进一步降低有毒数据的影响。总体而言,即使损失有限效用,这在减轻后门攻击方面也被证明更有效。这种机制之所以被称为“弱”DP,因为它产生大量隐私预算并且不保护隐私。 3.3 ...
防御后门任务的数学严谨方法是训练具有差异隐私的模型。首先裁剪更新,然后添加高斯噪声,进一步降低有毒数据的影响。总体而言,即使损失有限效用,这在减轻后门攻击方面也被证明更有效。这种机制之所以被称为“弱”DP,因为它产生大量隐私预算并且不保护隐私。 3.3 Experiment ...
现有的技术包含了不少利用差分隐私来解决深度学习中隐私泄露问题的方法,这些方法大多是通过在模型的梯度下降过程中添加高斯噪声来实现的。但是,这种方式需要一个可信的服务器来进行,然而现实生活中,可信的第三方几乎不存在。 对于图像数据,其像素值是0~255的整数,且数据量大,现有技术不能很好的对此类数据进行扰动。