Allestädes närvarande data, inklusive multimediadata såsom bilder, möjliggör enkel gruvdrift och analys av sådana data. En sådan analys kan dock inbegripa användning av känsliga uppgifter såsom journaler (inklusive radiologiska bilder) och ekonomiska register. Sekretessbevarande maskininlärning är en strategi som syftar till att analysera sådana data på ett sådant sätt att integriteten inte äventyras. Det finns olika metoder för analys av sekretessbevarande data, såsom k-anonymitet, l-mångfald, t-närhet och differentiell integritet (DP). För närvarande är DP en gyllene standard av integritetsbevarande dataanalys på grund av dess robusthet mot bakgrundskunskap attacker. I detta dokument rapporterar vi ett system för sekretessbevarande bildklassificering med hjälp av Support Vector Machine (SVM) och DP. SVM väljs som en klassificeringsalgoritm eftersom den, till skillnad från varianter av artificiella neurala nätverk, konvergerar till en global optimal. SVM-kärnor som används är linjära och Radial Basis Function (RBF), medan -differentiell integritet var DP-ramverket som användes. Det föreslagna systemet uppnådde en noggrannhet på upp till 98 %. De erhållna resultaten understryker nyttan av att använda SVM och DP för sekretessbevarande bildklassificering.
Makhamisa Senekane REF rapporterade ett system för sekretessbevarande bildklassificering med hjälp av Support Vector Machine och DP.
Differentially Private Image Classification Using Support Vector Machine and Differential Privacy
{'venue': 'Machine Learning and Knowledge Extraction', 'journal': 'Machine Learning and Knowledge Extraction', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}