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HAPT-Recognition

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  1. TOOL · CL_18814 ·

    新框架增强了敏感数据联邦学习中的隐私保护

    研究人员开发了一个名为高斯隐私保护器(GPP)的新框架,旨在增强数据发布的隐私保护,特别是针对连续、高维输入。GPP利用随机编码器将原始数据映射到低维、经过净化的表示。该过程经过训练,旨在最小化净化数据与敏感属性之间的互信息,同时保留效用属性,并通过一个可调参数控制这种权衡。该框架还已扩展到联邦学习场景,提供了超越联邦学习标准保证的实例级隐私保护。