Maskininlärning tekniker baserade på neurala nätverk uppnår anmärkningsvärda resultat i en mängd olika domäner. Ofta kräver utbildningen av modeller stora, representativa dataset, som kan vara crowdsourced och innehåller känslig information. Modellerna bör inte avslöja privat information i dessa datauppsättningar. För att nå detta mål, utvecklar vi nya algoritmiska tekniker för lärande och en förfinad analys av integritetskostnader inom ramen för differential integritet. Vår implementering och experiment visar att vi kan träna djupa neurala nätverk med icke-konvexa mål, under en blygsam integritet budget, och till en hanterbar kostnad i programvara komplexitet, utbildning effektivitet, och modellkvalitet.
REF utvecklade en metod för att träna djupa neurala nätverk under differential integritet, men deras ursprungliga metod krävde centraliserad data.
Deep Learning with Differential Privacy
{'venue': 'Proceedings of the 2016 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security (ACM CCS), pp. 308-318, 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}