6、机器学习中的隐私保护与模型鲁棒性技术解析

机器学习中的隐私保护与模型鲁棒性技术解析

在机器学习领域，数据隐私保护和模型鲁棒性是至关重要的议题。随着数据的广泛应用和共享，如何在保证模型性能的同时，保护数据的隐私性，以及提高模型对各种攻击的抵抗能力，成为了研究的热点。本文将深入探讨多种隐私保护技术和模型鲁棒性评估方法。

1. 隐私保护技术

1.1 差分隐私（Differential Privacy，DP）

差分隐私是一种流行的应用级隐私保护框架，用于保护大型数据集上的私有或敏感数据。它通过向数据中添加随机噪声，使得在执行统计查询时，两个几乎相同的数据集（仅相差一条记录）的输出几乎相同，从而隐藏单个记录或小群体记录对预测结果的影响，防止记录关联攻击。

差分隐私的核心概念是隐私预算 ε（epsilon），它代表了可量化的隐私保护程度，值越低表示隐私级别越高。然而，隐私的增加通常伴随着模型实用性（准确性）的降低，因此数据科学家需要在两者之间找到可接受的平衡点。

下面是一个使用 mpyc 库和差分隐私进行飞机位置隐私确定的代码示例：

from mpyc.runtime import mpc
secint = mpc.SecInt(l)
scaling = 10**args.accuracy
locations[i] = mpc.input(list(map(secint, position_i)), 
senders=sender_pid)
toas[i] = mpc.input(secint(toas_i), senders=sender_pid)
x, y, z = await schmidt_multi