On the Utility and Protection of Optimization with Differential Privacy and Classic Regularization Techniques

差别隐私 计算机科学 推论 正规化(语言学) 随机梯度下降算法 隐私保护 人工智能 信息隐私 最优化问题 机器学习 数学优化 计算机安全 数据挖掘 人工神经网络 算法 数学
作者
Eugenio Lomurno,Matteo Matteucci
出处
期刊:Lecture Notes in Computer Science 卷期号:: 223-238
标识
DOI:10.1007/978-3-031-25599-1_17
摘要

Nowadays, owners and developers of deep learning models must consider stringent privacy-preservation rules of their training data, usually crowd-sourced and retaining sensitive information. The most widely adopted method to enforce privacy guarantees of a deep learning model nowadays relies on optimization techniques enforcing differential privacy. According to the literature, this approach has proven to be a successful defence against several models’ privacy attacks, but its downside is a substantial degradation of the models’ performance. In this work, we compare the effectiveness of the differentially-private stochastic gradient descent (DP-SGD) algorithm against standard optimization practices with regularization techniques. We analyze the resulting models’ utility, training performance, and the effectiveness of membership inference and model inversion attacks against the learned models. Finally, we discuss differential privacy’s flaws and limits and empirically demonstrate the often superior privacy-preserving properties of dropout and l2-regularization.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
搞怪的紫雪完成签到,获得积分10
3秒前
FYZ完成签到,获得积分10
4秒前
默默的灵寒完成签到,获得积分20
5秒前
明理宛秋完成签到 ,获得积分10
9秒前
10秒前
123456发布了新的文献求助10
12秒前
工藤新一发布了新的文献求助10
14秒前
充电宝应助LL采纳,获得10
14秒前
15秒前
阳光的虔纹完成签到 ,获得积分10
15秒前
FYZ发布了新的文献求助10
17秒前
18秒前
19秒前
20秒前
21秒前
玩命的鱼发布了新的文献求助10
23秒前
独特元蝶发布了新的文献求助10
23秒前
robinhawking发布了新的文献求助10
24秒前
ding应助大一泽采纳,获得10
25秒前
Xieyusen发布了新的文献求助20
26秒前
huxuehong发布了新的文献求助10
27秒前
liaomr发布了新的文献求助10
27秒前
彭于晏应助高高的冰绿采纳,获得10
28秒前
28秒前
细心慕凝发布了新的文献求助10
28秒前
28秒前
28秒前
30秒前
32秒前
32秒前
Jasper应助玩命的鱼采纳,获得10
33秒前
胡宇完成签到,获得积分10
33秒前
情怀应助yang采纳,获得10
33秒前
34秒前
wuyuyu5413完成签到,获得积分10
34秒前
去2完成签到 ,获得积分10
34秒前
34秒前
jyy应助泡芙1207采纳,获得10
35秒前
37秒前
37秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3975426
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3519848
关于积分的说明 11199831
捐赠科研通 3256122
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798124
邀请新用户注册赠送积分活动 877386
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806305