开源项目推荐：EvaluatingDPML

开源项目推荐：EvaluatingDPML

EvaluatingDPML This project's goal is to evaluate the privacy leakage of differentially private machine learning models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ev/EvaluatingDPML

1. 项目基础介绍及编程语言

EvaluatingDPML 是一个开源项目，旨在评估微分隐私机器学习模型的隐私泄露情况。该项目由优快云公司开发的InsCode AI大模型提供支持，主要使用 Python 编程语言，同时也涉及到一些 Jupyter Notebook 和 Shell 脚本的使用。

2. 项目核心功能

项目的核心功能是评价微分隐私机器学习模型在保护数据隐私方面的效果。它通过实施会员推断攻击来评估不同ially私有机器学习模型的隐私泄露程度。具体来说，EvaluatingDPML 的主要功能包括：

• 实现微分隐私机器学习算法。
• 使用已有数据集进行隐私泄露评估。
• 提供预处理数据集的脚本，以便用户可以准备适合实验的数据。
• 提供不同数据集上的实验结果，以展示模型的隐私保护效果。

3. 项目最近更新的功能

最近更新的功能主要集中在以下几个方面：

• 优化了数据处理流程，增加了新的数据集预处理脚本，使得用户可以更方便地准备实验所需的数据。
• 对部分算法进行了改进，提高了模型的稳定性和准确性。
• 更新了项目文档，提供了更详细的安装指南和实验步骤，方便用户快速上手。
• 修复了一些已知的bug，提高了代码的健壮性。

通过这些更新，EvaluatingDPML 项目提供了更加完善和易于使用的工具，帮助研究者和开发者更好地理解和评估微分隐私机器学习模型的隐私保护性能。

EvaluatingDPML This project's goal is to evaluate the privacy leakage of differentially private machine learning models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ev/EvaluatingDPML