差分隐私相关论文
支付通道网络作为区块链的扩容手段受到广泛关注.其中，影响支付通道跨链路由选择的主要因素包括路径距离、节点手续费报价等，现有工......
期刊
智能设备的普及给人类带来的变化是多方面的,人类生产生活中产生的海量数据为机器学习模型的发展提供了广阔的舞台。机器学习的目......
联邦学习为解决在机器学习落地过程中遇到的数据孤岛难题,以不泄露数据拥有者的原始数据的方式,实现协同训练。然而,联邦学习引入......
针对多智能体系统中的分布式优化隐私保护问题，智能体利用邻居的信息来协同最小化所有智能体目标函数的和。隐私保护旨在潜在窃听者......
智能网联汽车的高维轨迹数据被广泛用于从车辆的行驶轨迹中发现不同运动模式，从而降低交通风险、提高通行效率．然而，数据利用过程中的......
推荐系统能够为用户匹配合适的信息,基于异构信息网络的推荐能够在推荐过程中深入挖掘潜在信息,有助于解决推荐系统中的冷启动问题......
随着互联网等信息技术的快速发展,由数据要素构成的数字经济正掀起一阵热潮.它不仅依托于海量数据的收集、存储和分析,还具有快速......
学位
对大数据的处理和分析给人们认识自身和世界带来便利的同时,也带来了敏感数据泄漏的风险.本文关注分布式存储数据的隐私保护问题.......
学位
在非可信中心服务器下的隐私保护联邦学习框架中，存在以下两个问题。（1）在中心服务器上聚合分布式学习模型时使用固定的权重，通常是每......
随着人们对位置服务需求的日益增长,基于接收信号强度（Received Signal Strength,RSS）指纹的室内定位方法因其具有成熟的基础设施和......
推荐系统能够根据用户的偏好有效地过滤信息,已被广泛应用于各行各业,但随着用户数量的爆炸式增长,数据稀疏性和冷启动问题日益严......
随着移动智能设备的快速普及,研究机构通过利用云平台、物联网、移动终端等智能设备不断地加以汇总原始数据（如医疗图像数据、银行......
在过去的十年里，普遍的数据收集已经成为常态。随着大规模数据分析和机器学习的快速发展，数据隐私正面临着根本性的挑战。探索隐私保......
聚类技术在数据挖掘中发挥着关键作用，在图像检索、个性化推荐、活动预测等应用方面取得了巨大成功。目前，隐私保护数据挖掘技术在学......
联邦学习为非互信实体间的合作学习提供了一种新的解决思路，通过本地训练和中央聚合的模式，在训练全局模型的同时保护各实体的本地数......
针对联邦学习算法中存在的训练效率低、通信成本高等问题，提出基于纵向联邦学习的快速提升树算法，在模型传递一阶导数和二阶导数时使......
在当前大数据时代,互联网产业高速发展,数据信息迅速增长,信息过载问题愈发严重。在海量信息中,准确快速的获取用户所需信息,变得......
随着人们隐私保护意识的崛起和数据安全法规的逐步建立,非聚合式数据共享方法因其无需源数据聚合即可进行数据共享的特性开始得到......
基于位置服务（location-based service,LBS）为人们的生活提供了极大的便利,同时也存在用户隐私泄露的问题。针对LBS中隐私泄露的问题......
深度模型差分隐私保护中，梯度扰动噪声过大会造成可用性下降。提出基于粒子群优化算法的差分隐私深度学习模型。根据粒子群优化策略......
近年来,基于机器学习的数据分析和数据发布技术成为热点研究方向。与传统数据分析技术相比,机器学习的优点是能够精准分析大数据的......
在智能设备飞速发展的今天,对用户位置信息进行收集、挖掘、分析来优化资源,提供更好的服务已成为普遍现象。现有的基于位置的服务......
车路协同推断通过联合车载终端与路侧边缘服务器进行深度卷积网络推断运算，提高了网络架构推断效率，但是存在用户隐私泄露问题。攻击......
智能终端的普及将互联网推入大数据时代,进一步促进了人工智能的发展。联邦学习,作为一种分布式机器学习,可以解决当下严峻的数据......
爆炸性增长的蜂窝流量给移动网络带来极大的挑战。当需要传输的蜂窝流量超过移动网络的负载能力时,过载的流量会降低移动网络的服......
信息技术发达的当下,细腻而丰富的数据让每个人都无处遁形。面对这些隐含敏感信息的多维度、细颗粒数据,如何安全开展数据研究是一......
基于车路协同的发展现状，总结车路协同场景隐私计算、人工智能等技术的研究进展。设计并实现YITA-TFL可信AI平台，为数据管理、模型训......
移动智能设备的普及使得智能手机、智能手表等移动设备成为了当今社会生活中非常重要的部分。随着软硬件技术的蓬勃发展,移动设备......
图像在传输和处理过程中会引起诸多安全问题,例如图像窃取,伪造等。同时随着数据挖掘、机器学习等技术的兴起与发展,海量的图像数......
随着信息技术高速发展,数据流已经越来越广泛的出现在众多的网络应用程序中。数据流具有速度快,到达时间连续,总容量大等一系列特......
大数据的发展,使得现代社会存在两种性质的信息,一是存在价值的所谓有效信息,二是似乎毫无价值的或重复的信息。从目前对于数据的......
随着时代的发展,机器学习的训练集规模与模型复杂度不断增长,单机训练模型已无法适应大规模数据环境。近年来,分布式机器学习因其......
随着人们对数据分析中隐私保护的日益重视,频繁项集发布中的隐私保护问题得到了研究者的持续关注,已提出一系列基于差分隐私的频繁......
数据挖掘能够发现数据中的潜在规则模式,为辅助决策提供支撑。聚类是数据挖掘的重要基础功能,聚类过程对业务数据的访问不可避免地......
如今,图数据已经被广泛地应用于现实生活与科学研究当中,有巨大的使用和研究价值.但与此同时,针对图数据的收集与发布中也存在巨大......
针对当前用户轨迹隐私信息易泄露的问题,提出了一种差分隐私轨迹数据保护方案.该方案在基于位置服务请求用户身份匿名化处理的基础......
大数据时代,各个行业都累积了海量的数据,过量的数据在处理过程中如果选择方法不当易引发“维度灾难”。主成分分析作为一种标准的......
随着大数据相关产业的发展,数据分析广泛应用于数字医疗、位置服务、社交网络等领域。k-means算法作为一种常用的数据分析方法,发......
随着车载终端的飞速发展,车辆在采集和处理数据的能力得到了大幅度的提升,使得众包这种新兴的应用模式在车联网中逐渐流行起来。在......
随着网络通信技术的不断发展和基础设施的迅速完善,云计算和边缘计算逐渐走向成熟,这两种计算模式在处理复杂任务时各有优势,因此......
随着科技发展,社交网络已成为人们交友互动、信息交流的重要途径。社交用户间的社交关系蕴含着重要的商业价值,而社交网络关系预测......
当前社交媒体发展迅速,各种各样的信息时刻地被发布与转发。信息时代带来众多便利的同时,我们也被众多的谣言、虚假信息所包围着。......
众包是一种分布式的计算范式,它可以整合社会中的群体智慧来完成一些计算机或非专业人员无法完成的复杂任务。共享经济社会的形成,......
基于位置的计算服务是当今互联网服务商提供的一项应用广泛的基础服务。用户向服务商提供自身的位置及相关信息,服务商利用这些信......
