有哪些信誉好的足球投注网站- 1、有哪些信誉好的足球投注网站（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。。
- 2、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击 这里二次下载。
- 3、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
- 4、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
- 5、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 6、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 7、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次， 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
差分隐私技术联邦学习中的安全性分析及优化策略
目录
内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.2联邦学习概述与发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.3差分隐私基本概念探析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.4差分隐私在联邦学习中的融合挑战与本文结构．．．．．．．．．．．．．．12
差分隐私强化联邦学习框架分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
2.1联邦学习数据共享模式与潜在风险．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
2.1.1多方数据协作机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
2.1.2隐私泄露风险点辨识．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
2.2差分隐私技术原理及其在隐私保护中的角色．．．．．．．．．．．．．．．．26
2.2.1噪声添加机制详解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
2.2.2平衡隐私保护与数据效用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
2.3差分隐私增强型联邦学习模型架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
2.3.1分布式参数更新流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
2.3.2隐私参数调整机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
联邦学习中差分隐私模型的隐私风险评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
3.1隐私预算管理策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
3.1.1联邦更新中的．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
3.1.2基于区分隐私的累积开销分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
3.2模型效用与隐私保护的权衡．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
3.2.1准确率损失评估方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
3.2.2不同应用场景下的效用衡量指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56
3.3基于敏感度的泄露风险量化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60
3.3.1单轮梯度敏感度估计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62
3.3.2对称加性噪声设计的优化考量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65
差分隐私联邦学习中的隐私泄露路径与机制．．．．．．．．．．．．．．．．．66
4.1通信链路上的信息泄露威胁．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67
4.1.1服务器及客户端间消息交互分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68
4.1.2基于梯度信息推断的攻击方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70
4.2后门攻击与模型偏差问题研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72
4.2.1针对聚合模型的恶意数据处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．75
4.2.2潜在的参数学习偏差诱导风险．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．78
4.3隐私预算异常消耗与场景威胁．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81
4.3.1多次交互累积的隐私预算超限．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．85
4.3.2推断性攻击对敏感数据挖掘的担忧．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．87
基于差分隐私的联邦学习安全性优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．92
5.1噪声添加策略的精细化设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．93
5.1.1线性机制与非线性机制的对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．94
5.1.2按轮自适应调整噪声大小的方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．96
5.2隐私增强技术融合方法探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．97
5.2.1结合同态加密或安全多方计算．．．．．．．．．．．．．．．．．
文档评论（0）