PrivacyBench

新研究探讨计算机视觉系统的隐私保护技术

两篇新研究论文探讨了增强计算机视觉系统隐私的方法。第一篇论文“PrivacyBench”介绍了一个评估隐私技术组合的框架，揭示了联邦学习（FL）与差分隐私（DP）的结合可能导致显著的收敛失败和成本增加，而FL与安全多方计算（SMPC）的结合则能保持性能。第二篇论文“用于隐私保护视觉的同态加密”详细介绍了使用全同态加密在加密图像数据上执行推理任务，并在MNIST和CIFAR-10等各种数据集上展示了分类准确率的微小下降。