MindArmour差分隐私 总体设计 MindArmour的Differential-Privacy模块,实现了差分隐私训练的能力.模型的训练主要由构建训练数据集.计算损失.计算梯度以及更新模型参数等过程组成,目前MindArmour的差分隐私训练主要着力于计算梯度的过程,通过相应的算法对梯度进行裁剪.加噪等处理,从而保护用户数据隐私. 图1 差分隐私总体设计 图1是差分隐私训练的总体设计,主要由差分隐私噪声机制(DP Mechanisms).差分隐私优化器(DP Optimizer).差分隐…

摘要:本文将先简单介绍Bandit 问题和本地差分隐私的相关背景,然后介绍基于本地差分隐私的 Bandit 算法,最后通过一个简单的电影推荐场景来验证 LDP LinUCB 算法. Bandit问题是强化学习中一类重要的问题,由于它定义简洁且有大量的理论分析,因此被广泛应用于新闻推荐,医学试验等实际场景中.随着人类进入大数据时代,用户对自身数据的隐私性日益重视,这对机器学习算法的设计提出了新的挑战.为了在保护隐私的情况下解决 Bandit 这一经典问题,北京大学和华为诺亚方舟实验室联合提出了基于…

1 前置知识 本部分只对相关概念做服务于差分隐私介绍的简单介绍,并非细致全面的介绍. 1.1 随机化算法 随机化算法指,对于特定输入,该算法的输出不是固定值,而是服从某一分布. 单纯形(simplex):一个\(k\)维单纯形是指包含\(k+1\)个顶点的凸多面体,一维单纯形是一条线段,二维单纯形是一个三角形,三维单纯形是一个四面体,以此类推推广到任意维."单纯"意味着基本,是组成更复杂结构的基本构件. 概率单纯形(probability simplex):是一个数学空间,上面每个点代…

导读 WireWheel成立于2016年,总部位于华盛顿,该公司致力于降低数据隐私保护合规能力建设的难度,帮助企业来应对复杂.严厉的法案.条例规定.2018年10月,公司获得了PSP Growth领投的1000万美元的A轮融资. 每届RSA大会的创新沙盒环节都可谓万众瞩目.创新沙盒的初衷是为网络安全领域的初创企业提供平台,让他们展示自己的创新技术或愿景,以及他们可能为信息安全行业带来的变革与发展.2019年,入围RSA大会创新沙盒“十强”的企业将在3月4日的大会现场各自进行3分钟左右的展示并回答…

数据孤岛.数据隐私以及数据安全,是目前人工智能和云计算在大规模产业化应用过程中绕不开的“三座大山”. “联邦学习”作为新一代的人工智能算法,能在数据不出本地的情况下,实现共同建模,提升AI模型的效果,从而保证数据隐私安全,突破数据孤岛和小数据的限制,这无疑成为了跨越“三座大山”的途径之一.因此,作为联邦学习全球首个工业级开源项目,FATE也受到了各方关注,开发者们对加入社区建设纷纷表示期待.(FATE开源社区地址:https://github.com/FederatedAI/FATE) 而在贡献…

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载 ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统微软亚洲研究院视觉计算组基于深度卷积神经网络(CNN)的计算机视觉系统,在ImageNet 1000挑战中首次超越了人类进行对象识别分类的能力.他们的系统在ImageNet 2012分类数据集中的错误率已降低至4.94%.这个数据集包含约120万张训练图像.5万张验证图像和10万张测试图像,分为1000个不同的类别.该研究团队由微软亚洲研究院研究员孙剑.何…

TVM 高效保护隐私 ML 这篇文章描述了Myelin,一个在值得信赖的硬件飞地中保护隐私的机器学习框架,以及TVM如何使Myelin快速.关键的想法是,TVM,不像其它流行的ML框架,将模型编译成轻量级,优化,免费依赖库,可以适应资源有限利用. 尝试创建保护隐私的ML模型!查看 TVM可用的repo示例代码. 目的:隐私保护ML 机器学习模型受益于庞大而多样化的数据集.遗憾的是,使用此类数据集通常需要信任集中数据聚合器或计算提供商.对于敏感的应用程序,如医疗保健和金融,这是不可取的,因为可能会…

绿洲实验室官网截图 下一代区块链平台的竞争已经悄然展开,每个月我们都能看到新成立的创业公司宣称,他们要采用区块链解决所有问题.大约80-90%的区块链项目,运行在像Ethereum这样的平台上. 创建一个新的可行的替代方案?这说起来容易但做起来很难.要颠覆区块链平台在市场上的主导地位,我们需要新的协议来解决一些根本缺陷.其中,性能和隐私是使用区块链技术的基本功能.一个名为绿洲实验室(Oasis Labs)的新项目刚刚筹集了4500万美元来实现这个目标:在区块链上构建一个隐私优先.高性能的云计算平…

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…

内容来源:华为开发者大会2021 HMS Core 6 AI技术论坛,主题演讲<MindSpore联邦学习框架解决隐私合规下的数据孤岛问题>. 演讲嘉宾:华为MindSpore联邦学习工程师 大家都知道,人工智能的发展离不开广泛的数据支撑.数据是基础,也是关键.但行业中小规模.碎片化,亦是大规模.高质量的数据都很难获取,涉及到工程.监管和隐私合规多方面的问题.这也就导致人工智能产业面临数据孤岛挑战,比如企业获得用户数据越来越难.企业内不同部门数据难合作.同行业企业数据难以共享.跨行业数据难以发…