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“Deep models under the GAN: information leakage from collaborative deep learning”阅读笔记

一.摘要 指出深度学习在机器学习场景下的优势,以及深度学习快速崛起的原因.随后点出研究者对于深度学习隐私问题的考虑.作者提出了一种强力的攻击方法,在其攻击下任何分布式.联邦式.或者中心化的深度学习方法都是脆弱的.这种攻击方法利用了学习过程中攻击者可以训练一个GAN的特性,从而能够模拟原始训练集的分布. 二.问题抽象 在众包/联邦机器学习场景下,任何一个参与多方训练的攻击者都能够获取多方训练集的隐私信息(推理攻击). 三.使用工具 GAN 四.文章贡献 提出了一种新的利用GAN对分布式深度学习的攻…

Deep Models Under the GAN: Information Leakage from Collaborative Deep Learning

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:1702.07464v3 [cs.CR] 14 Sep 2017 以下是对本文关键部分的摘抄翻译,详情请参见原文. ABSTRACT 不幸的是,我们发现任何隐私保护的协作深度学习都容易受到我们在本文中设计的强大攻击.特别是,我们表明分布式.联邦或分散的深度学习方法从根本上将会被打破,并且不再能保护诚实参与者的训练集.我们开发的攻击利用了学习过程的实时性,使对手能够训练一个生成对抗网络(GAN).该网络生成目标训练集的原型样…

论文翻译——Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank

Abstract Semantic word spaces have been very useful but cannot express the meaning of longer phrases in a principled way. 语义词空间是非常有用的,但它不能有原则地表达较长短语的意义. Further progress towards understanding compositionality in tasks such as sentiment detection requ…

论文解读（GMIM）《Deep Graph Clustering via Mutual Information Maximization and Mixture Model》

论文信息 论文标题:Deep Graph Clustering via Mutual Information Maximization and Mixture Model论文作者:Maedeh Ahmadi, Mehran Safayani, Abdolreza Mirzaei论文来源:2022, arXiv 论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 结合高斯混合模型+对比学习. 2 Method 总体框架   2.1 Node Embedding En…

课程一(Neural Networks and Deep Learning)，第四周（Deep Neural Networks）——2.Programming Assignments: Building your Deep Neural Network: Step by Step

Building your Deep Neural Network: Step by Step Welcome to your third programming exercise of the deep learning specialization. You will implement all the building blocks of a neural network and use these building blocks in the next assignment to bui…

Privacy-Preserving Deep Learning via Additively Homomorphic Encryption

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Full version of a paper at the 8-th International Conference on Applications and Techniques in Information Security (ATIS 2017) [24]. Abstract 我们建立了一个隐私保护的深度学习系统,在这个系统中,许多学习参与者对组合后的数据集执行基于神经网络的深度学习,而实际上没有向中央服务器透露参与者的本地数…

Federated Machine Learning: Concept and Applications

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Qiang Yang, Yang Liu, Tianjian Chen, and Yongxin Tong. 2019. Federated Machine Learning: Concept and Applications. ACM Trans. Intell. Syst. Technol. 10, 2, Article 12 (February 2019), 19 pages. https://doi.org/0000001.0…

(转) The major advancements in Deep Learning in 2016

The major advancements in Deep Learning in 2016 Pablo Tue, Dec 6, 2016 in MACHINE LEARNING DEEP LEARNING GAN Deep Learning has been the core topic in the Machine Learning community the last couple of years and 2016 was not the exception. In this arti…

[转]GAN论文集

really-awesome-gan A list of papers and other resources on General Adversarial (Neural) Networks. This site is maintained by Holger Caesar. To complement or correct it, please contact me at holger-at-it-caesar.com or visit it-caesar.com. Also checkou…

tflearn kears GAN官方demo代码——本质上GAN是先训练判别模型让你能够识别噪声，然后生成模型基于噪声生成数据，目标是让判别模型出错。GAN的过程就是训练这个生成模型参数！！！

GAN:通过 将 样本 特征 化 以后, 告诉 模型 哪些 样本 是 黑 哪些 是 白, 模型 通过 训练 后, 理解 了 黑白 样本 的 区别, 再输入 测试 样本 时, 模型 就可以 根据 以往 的 经验 判断 是 黑 还是 白. 与 这些 分类 的 算法 不同, GAN 的 基本 原理 是, 有两 个 相生相克 的 模型 Generator 和 Discriminator,Generator 随机 生成 样本, Discriminator 将 真实 样本 标记 为 Real, 将 Gene…