大型模型下数据隐私保护的关键技术探讨.pptx

Logo/Company大型模型下数据隐私保护的关键技术探讨KeyTechnologiesforDataPrivacyProtectioninLargeScaleModels汇报人：XXX2024.02.06

目录Content大型模型下的隐私风险01隐私保护技术概览02同态加密技术03差分隐私技术04安全多方计算技术05隐私保护技术的挑战与展望06

大型模型下的隐私风险Privacyriskinlarge-scalemodels01

使用高级加密算法，如同态加密，允许在不解密的情况下处理和分析数据，保护原始数据隐私。强化加密算法通过添加噪声，差分隐私技术可以保护个体隐私，同时提供对数据分布的统计理解。差分隐私技术对数据进行匿名化处理，去除可识别个体的信息，降低数据泄露风险，保护隐私。数据匿名化大型模型下的隐私风险:数据安全挑战

010203差分隐私技术可以提供一种在数据挖掘和数据分析中保护隐私的方法，通过增加噪声扰动，使得攻击者无法从数据中获取个体信息，从而保护隐私。联邦学习是一种基于加密技术的机器学习算法，允许在多个设备上分布式地训练模型，而无需将数据集中存储或传输，从而保护数据隐私。零知识证明是一种密码学技术，可以在不透露数据本身的情况下证明数据的正确性，从而保护数据隐私。深度学习中的差分隐私技术联邦学习零知识证明大型模型下的隐私风险:隐私泄露风险

隐私保护技术概览OverviewofPrivacyProtectionTechnologies02

隐私保护技术概览:同态加密深度学习中的差分隐私技术差分隐私通过添加噪声的方式保护数据隐私，其效果与噪声量成正比，但可能导致模型准确率下降。联邦学习技术的隐私保护特性联邦学习在不共享原始数据的前提下进行模型训练，能有效保护数据隐私并保持模型性能。同态加密在隐私保护中的应用同态加密能在不解密的情况下对数据进行计算并得到加密结果，从而在计算过程中保护隐私。

隐私保护技术概览:差分隐私使用匿名化和加密技术保护数据隐私通过匿名化技术将敏感信息从数据集中删除或更改，使得无法通过数据直接识别出个人。同时，使用加密技术确保数据在传输和存储过程中的安全性，防止未经授权的访问。采用差分隐私技术添加噪声差分隐私通过在数据集中添加随机噪声来保护隐私，使得即使数据被泄露，攻击者也无法准确获取个体的敏感信息。使用联邦学习技术联邦学习在不共享原始数据的情况下训练模型，各方仅共享模型参数，保护了数据的隐私性和安全性。设计公平、透明和可审计的模型通过设计和实施公平、透明和可审计的模型，可以确保模型的决策不受偏见影响，并且模型的行为可以被有效监督和验证。

同态加密技术Homomorphicencryptiontechnology03

同态加密技术:原理与实现安全多方计算技术通过在多个参与方之间建立加密协议，安全多方计算技术可以在不暴露原始数据的情况下进行数据计算和分析，从而实现大型模型下的数据隐私保护。差分隐私技术差分隐私技术通过在数据中添加噪声，使数据对单一个体的变化具有鲁棒性，从而在大型模型中保护隐私。例如，在机器学习中，差分隐私可以保护模型免受恶意攻击和识别风险。

大型模型数据匿名化噪声干扰模糊化处理敏感数据安全多方计算技术联邦学习技术差分隐私技术数据隐私关键词计算效率与安全性●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●

差分隐私技术Differentialprivacytechnology04

基本原理与应用泄露数据安全存储优化安全性加密技术关键词保护数据处理效率流程大型模型

隐私预算的设定与优化模型与数据解耦将模型和数据分离是保护数据隐私的关键。通过对模型进行优化，降低其对数据的依赖，可以在不泄露数据的前提下进行模型训练和推理。这种技术可以降低数据泄露风险，提高数据安全。差分隐私技术差分隐私是一种统计技术，通过添加噪声来保护个体隐私。在大型模型中，可以利用差分隐私技术对数据进行处理，使攻击者无法获取到有用的隐私信息，同时保证模型的有效性。联邦学习技术联邦学习是一种保护数据隐私的机器学习技术，可以在不将数据集中存储在单一位置的情况下训练模型。通过在多个设备上分布式地训练模型，可以有效保护用户隐私并提高模型性能。

安全多方计算技术SecurityMulti-PartyComputation05

算法与安全保证数据加密技术通过对敏感数据进行加密，可以防止未经授权的访问和数据泄露。数据匿名化处理通过去除或掩盖数据中的标识信息，使数据无法直接关联到特定个体，从而提高隐私保护。差分隐私技术通过增加噪声干扰数据，使得攻击者无法准确推