标题 |
An Accuracy-Lossless Perturbation Method for Defending Privacy Attacks in Federated Learning
一种用于防御联合学习中隐私攻击的准确度无损扰动方法
相关领域
差别隐私
计算机科学
杠杆(统计)
推论
数据挖掘
原始数据
对手
信息隐私
联合学习
机器学习
人工智能
算法
计算机安全
程序设计语言
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其它 |
期刊:Proceedings of the ACM Web Conference 2022 作者:Xue Yang; Yan Feng; Weijun Fang; Jun Shao; Xiaohu Tang; et al 出版日期:2022-04-25 |
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