研究人员开发了一种名为 DMP-MH 的新方法,用于差分隐私多模态哈希,这对于高效的图像和文本检索至关重要。现有的隐私方法在处理图结构数据时存在困难,特别是由于“中心性爆炸”,即对中心节点的修改会极大地改变网络属性。DMP-MH 通过首先裁剪节点度以限制敏感性,然后使用噪声镜像下降进行隐私保护的图生成,最后使用对齐跨模态表示的哈希网络来解决这个问题。 AI
影响 为高效的跨模态检索引入了一种新颖的隐私保护技术,有可能提高 AI 应用中的数据安全性。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍差分隐私多模态哈希新技术的 ist 研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
在 arXiv cs.IR (Information Retrieval) 阅读 →
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →