隐私保护深度学习技术的发展.pptx

隐私保护深度学习技术的发展

深度学习隐私保护技术概述

联邦学习与分布式机器学习

差异隐私与差分隐私

同态加密在隐私保护中的应用

安全多方计算与机密计算

生成对抗网络在隐私保护中的作用

隐私保护深度学习的评价指标

隐私保护深度学习的未来发展趋势ContentsPage目录页

深度学习隐私保护技术概述隐私保护深度学习技术的发展

深度学习隐私保护技术概述差分隐私1.通过在数据中添加随机噪声，模糊敏感信息，同时保持聚合统计的有效性。2.噪声的量通过隐私预算参数控制，该参数决定了个人数据泄露的概率大小。3.差分隐私已广泛应用于医疗保健、金融和社交媒体等领域。联邦学习1.允许多个参与方在不共享原始数据的情况下协作训练机器学习模型。2.通过安全的通信协议和加密技术保护数据隐私。3.联邦学习可用于医疗保健、金融和制造等需要处理敏感数据的场景。

深度学习隐私保护技术概述同态加密1.一种加密技术，允许在加密数据上执行计算，而无需解密。2.保护数据在存储和处理过程中的机密性，同时允许有用的操作。3.同态加密对于安全云计算、密码学和医疗保健等应用至关重要。k-匿名性1.一种匿名化技术，通过将每个个体与至少其他k-1个拥有相似属性的个体分组来确保隐私。2.保护个人身份，同时允许进行有意义的数据分析。3.k-匿名性适用于医疗保健、市场营销和人口统计研究。

深度学习隐私保护技术概述l-多样性1.补充k-匿名性的匿名化技术，通过确保每个匿名组中具有值的敏感属性的分布多样化来增强隐私。2.防止基于敏感属性的推断攻击。3.l-多样性对于保护医疗保健和金融数据尤其重要。t-接近性1.评估匿名化数据集与原始数据集相似程度的指标。2.较高的t-接近性表明匿名化后的数据保留了原始数据的有用属性。3.t-接近性对于确保匿名化数据集的实用性至关重要。

联邦学习与分布式机器学习隐私保护深度学习技术的发展

联邦学习与分布式机器学习联邦学习1.分布式训练：联邦学习是一种分布式机器学习方法，允许多个设备（如智能手机或物联网设备）合作训练机器学习模型，而无需共享其本地数据。2.隐私保护：联邦学习旨在保护数据隐私，因为设备仅共享模型参数更新，而不是其原始数据。这消除了将敏感数据集中到中央服务器上的需要。3.增强泛化能力：联邦学习从不同来源的数据中学习，从而可以创建更健壮和泛化的模型，这些模型可以适应跨各种设备的差异性。分布式机器学习1.并行计算：分布式机器学习利用分布在多个处理器、服务器或节点上的计算能力来训练大型数据集。2.通信效率：分布式机器学习算法被设计为高效地处理通信开销，以便在不同节点之间传输数据和模型更新。3.可扩展性：分布式机器学习系统可以轻松扩展到处理更大规模的数据集和训练更复杂的模型。

差异隐私与差分隐私隐私保护深度学习技术的发展

差异隐私与差分隐私差异隐私-定义：差异隐私是一种概率保证框架，它规定，在数据库中添加或删除单个记录对查询结果的影响极其有限。-实现方法：通过添加随机噪声到查询结果中，以模糊个人数据的敏感性。-优点：在保护数据隐私的同时，仍能进行有意义的数据分析和机器学习。差分隐私-定义：差分隐私是差异隐私的一个特殊案例，其中查询结果的变化与数据库中的单个记录的变化成正比。-数学基础：基于信息论中的吉布斯采样，用于度量不同数据库之间输出分布的差异。-应用场景：在医疗保健、金融和社交网络等领域广泛应用，以保护用户隐私。

同态加密在隐私保护中的应用隐私保护深度学习技术的发展

同态加密在隐私保护中的应用同态加密在隐私保护中的应用1.同态加密的概念：同态加密是一种加密技术，允许在密文中执行操作，而无需解密。它使数据在使用过程中保持加密状态，确保数据的隐私和机密性。2.同态加密的类型：同态加密有几个主要类型，包括部分同态加密（PHE）、完全同态加密（FHE）和多态加密。这些类型支持不同的操作集，部分同态加密支持加法或乘法，完全同态加密支持任意操作，而多态加密允许在密文中执行多种操作。3.同态加密的优点：同态加密在隐私保护中的优点包括：-允许对加密数据进行处理和分析，而无需解密。-避免了数据泄露的风险，因为数据始终保持加密状态。-提高了数据可共享性，使多个方可以在保护隐私的前提下协作处理数据。

同态加密在隐私保护中的应用密文计算1.密文计算的概念：密文计算是指在加密数据上执行计算，而无需解密。同态加密使密文计算成为可能，因为它允许对密文进行算术操作。2.密文计算的优点：密文计算提供了与同态加密类似的隐私保护优点，此外，它还提供了其他好处：-提高计算效率：密文计算可以在加密数据上直接执行计算，无需解密，这可以提高