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一种面向深度神经网络的差分隐私保护算法
被引量:
3
1
作者
周治平
钱新宇
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第5期1773-1781,共9页
深度神经网络梯度下降过程中存在较大的梯度冗余,应用差分隐私机制抵御成员推理攻击时,会引入过量噪声。针对上述问题,该文利用Funk-SVD矩阵分解算法将梯度矩阵分解,分别在低维特征子空间矩阵和残差矩阵中添加噪声,利用梯度重构过程消...
深度神经网络梯度下降过程中存在较大的梯度冗余,应用差分隐私机制抵御成员推理攻击时,会引入过量噪声。针对上述问题,该文利用Funk-SVD矩阵分解算法将梯度矩阵分解,分别在低维特征子空间矩阵和残差矩阵中添加噪声,利用梯度重构过程消除冗余梯度噪声。重新计算分解矩阵范数并结合平滑敏感度降低噪声规模。同时根据输入特征与输出相关性,将更多隐私预算分配给相关系数大的特征以提高训练精度。最后,根据分解矩阵范数均值提出一种自适应梯度剪裁算法以解决收敛缓慢的问题。算法利用时刻统计计算了在多种优化策略下的累计隐私损失。在标准数据集MNIST和CIFAR-10上验证了该文算法更有效地弥补了与非隐私模型之间的差距。
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关键词
差分隐私
funk-svd
平滑敏感度
相关性
梯度剪裁
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职称材料
题名
一种面向深度神经网络的差分隐私保护算法
被引量:
3
1
作者
周治平
钱新宇
机构
江南大学物联网工程学院
江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第5期1773-1781,共9页
文摘
深度神经网络梯度下降过程中存在较大的梯度冗余,应用差分隐私机制抵御成员推理攻击时,会引入过量噪声。针对上述问题,该文利用Funk-SVD矩阵分解算法将梯度矩阵分解,分别在低维特征子空间矩阵和残差矩阵中添加噪声,利用梯度重构过程消除冗余梯度噪声。重新计算分解矩阵范数并结合平滑敏感度降低噪声规模。同时根据输入特征与输出相关性,将更多隐私预算分配给相关系数大的特征以提高训练精度。最后,根据分解矩阵范数均值提出一种自适应梯度剪裁算法以解决收敛缓慢的问题。算法利用时刻统计计算了在多种优化策略下的累计隐私损失。在标准数据集MNIST和CIFAR-10上验证了该文算法更有效地弥补了与非隐私模型之间的差距。
关键词
差分隐私
funk-svd
平滑敏感度
相关性
梯度剪裁
Keywords
Differential privacy
Funk Singular Value Decomposition(
funk-svd
)
Smooth sensitivity
Correlation
Gradient clipping
分类号
TN918 [电子电信—通信与信息系统]
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种面向深度神经网络的差分隐私保护算法
周治平
钱新宇
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
3
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