【摘 要】
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近年来,越来越多的智能化典型应用基于深度学习模型,利用海量的大数据进行快速的计算分析,为各类智能化应用提供决策支持。然而,在模型的训练过程中,尤其是多用户同时使用云
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近年来,越来越多的智能化典型应用基于深度学习模型,利用海量的大数据进行快速的计算分析,为各类智能化应用提供决策支持。然而,在模型的训练过程中,尤其是多用户同时使用云服务的情况下,存在着攻击深度学习模型以泄露用户数据隐私的风险。为了保护深度学习模型的隐私,文章基于CPU-GPU混合系统,设计了一种基于梯度值的差分隐私优化器,以保护单个训练样本的不可分辨性,最后通过隐私聚合实现对模型的全局更新,最终为深度学习模型提供隐私保护。文章的主要贡献是提出一种适用于公共数据集的面向深度学习模型的差分隐私保护方法,并在T
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