我们拿什么来保护我们的隐私

联邦学习如何保护隐私? 联邦学习(Federated Learning)是一种分布式机器学习方法,允许多个参与方在不共享原始数据的情况下协同训练模型。其核心思想是“数据不动,模型动”,即数据保留在本地,只有模型的更新参数在网络上传输,从而保护数据隐私并解决数据孤岛问题。​初始化​:在中央服务器上创建一个全局模型,并将其参数发送给各个客户端。​本地训练​:每个客户端使用本地数据集对模型进行训练,更新模型参数。​参数聚合。 阅读详情

最近上微博,无意间浏览到一条信息,是关于一个最普通不过的网站,也许网站还只是刚开始起步,但是不得不引起我们对保护网民隐私的担忧。这家网站名称叫做找人网,网址是www.renming.org,笔者仔细研究了该网站,不出意料的话,此网站的信息应该来源于国内某大型实名SNS网站。因为这些SNS网站一般都屏蔽搜索引擎,所以这部分资料对于搜索引起来说,是难能可贵的。这就引起了这些草根站长的注意。

从技术上来说,目前的SNS社区都采取了屏蔽搜索引起的手段,比如所有信息只有登录后才能查看,使用ajax等搜索引擎不支持的技术。但是这一切手段,都无法防止别有用心的人使用其他技术进行数据采集和搬移,使得用户隐私外泄,这不得不引起这些SNS网站的重视。

我想,只有真正保护用户隐私的SNS社区,才能得到快速健康的发展。


【数据应用案例】隐私保护与PATE方法 案例来源:@百度安全实验室 @AI科技评论 @雷锋网 案例地址:http://www.freebuf.com/column/147115.html,https://mp.weixin.qq.com/s/k-nACTv7IhTgfevkdDZ8rQ,http://wemedia.ifeng.com/28852972/wemedia.shtml   0. 背景:对于公开的数据集和模型,里面包含了... 阅读详情

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Iamarmy
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