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English(EN) Privacy Leakage via Output Label Space and Differentially Private Continual Learning

研究人员发现输出标签空间是持续学习模型中的隐私泄露点

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员发现了一种新的机器学习模型隐私漏洞，该漏洞源于输出标签空间而非训练数据本身。这种侧信道在标签空间随时间演变的持续学习场景中尤为重要。为解决此问题，该论文提出了持续学习的差分隐私形式化，并引入了两种缓解泄露的方法：将差分隐私应用于标签发布或利用大型公共标签空间。在Split-CIFAR-100和Split-ImageNet-R上的实验表明，与现有方法相比，准确性和隐私保证均得到提高。 AI

影响 为机器学习模型（尤其是在持续学习环境中）引入了新的隐私攻击向量和缓解策略。

排序理由 学术论文，详细介绍了机器学习模型的新隐私漏洞和缓解技术。

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研究人员发现输出标签空间是持续学习模型中的隐私泄露点

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Marlon Tobaben, Talal Alrawajfeh, Marcus Klasson, Mikko Heikkil\"a, Arno Solin, Antti Honkela ·

    通过输出标签空间和差分隐私持续学习进行隐私泄露

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