Privacy

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论文笔记 Processing Private Queries over Untrusted Data Cloud through Privacy Homomorphism 通过隐私同态处理不可信数

摘要 - 保留所有者的数据隐私和客户端的查询隐私的查询处理是一个新的研究问题。随着云计算推动更多企业将数据和查询服务外包，它的重要性日益凸显。然而，现有的大多数研究，包括关于数据外包的研究，都将数据隐私和查询隐私分开处理，不能应用于这个问题。在本文中，我们提出了一种整体高效

差分隐私（Differential Privacy）定义及其理解

数据安全与隐私保护文章

一、密码算法的应用 1.联邦学习 1.1. 横向联邦 [PAHWM18] Le Trieu Phong, Yoshinori Aono, Takuya Hayashi, Lihua Wang, Shiho Moriai: Privacy-Preserving Deep Learning via Additively Homomorphic Encryption. IEEE Trans. Inf. Forensics Secur. 13(5): 1333

mac添加 anyway 软件信任方法，使得mac也可以运行非dmg jdk

Enable Apps from “Anywhere.” Earlier, macOS had a dedicated option called “Anywhere” in System Preferences > Security & Privacy. It allowed users to install apps from anywhere instead of just App Store or identified developers. However, the toggle

（二）联邦学习的安全机制

一、基于同态加密（Homomorphic Encryption, HE）的方法同态加密指的是直接对加密数据进行处理，然后再解密，得到的结果跟直接处理明文的效果相匹配。二、基于差分隐私（Differential Privacy, DP）的方法三、基于安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, MPC）的方法

Unsupervised Deep Features for Privacy Image Classification

摘要由于对隐私信息的不了解，在线共享图像对广泛的用户构成了安全威胁。深度特征已被证明是图像的强大表示。然而，深度特征通常存在尺寸大和需要大量数据进行微调的问题。与普通图像（例如场景图像）相比，隐私图像通常由于敏感信息而受到限制。在本文中，我们提出了一种

【阅读笔记】Inverting Gradients -- How easy is it to break privacy in federated learning?

Inverting Gradients 前言一、论文解析Abstract1 Introduction2 Related Work3 Theoretical Analysis: Recovering Images from their Gradients3.1 Proposition（命题） 4 A Numerical Reconstruction Method5 Single Image Reconstruction from a Single GradientTrained vs.

DO NOT LET PRIVACY OVERBILL U TILITY: G RADIENT E MBEDDING P ERTURBATION FOR P RIVATE L EARNING

在差分隐私机制中，训练数据模型的隐私泄漏是有界的。然而，对于有意义的隐私参数，当模型包含大量可训练参数时，差异私有模型会显著降低效用。在本文中，我们提出了一种梯度嵌入扰动（GEP）算法，用于训练具有较高精度的差异私有深度模型。具体而言，在每个梯度下降步骤中，GEP First将单个私有梯度

Privacy in Pharmacogenetics: An End-to-End Case Study of Personalized Warfarin Dosing

我们发起了药物遗传学中的隐私研究，其中机器学习模型被用来根据患者的基因型和背景指导医疗。对个性化华法林剂量中的隐私进行了深入的案例研究，我们发现建议的模型存在隐私风险，特别是因为攻击者可以执行我们所说的模型反转：攻击者在给定模型和一些关于患者的人口统计信息后，可以预测

privacy tools

比特：数字信息的计算机科学侧重于数量、资源和属性等信息。我们研究定量方法的应用，以了解信息技术如何为公共政策、法规和法律问题提供信息。音乐、图像和电话交谈如何以数字方式表示，它们如何通过电线、玻璃纤维和空气可靠地从一个地方移动到另一个地方？谁拥有信息，谁拥有软件，哪些形

keeper

美剧FRIENDS和TBBT里出现了He/she is a keeper. 此处keeper应解释为person who is worthy of being kept, 值得留住的, don't them go. 这种用法和beekeeper bookkeeper gatekeeper housekeeper innkeeper shopkeeper timekeeper zookeeper里的不同: person who keeps sth 想了好

向kaggle中添加包

1，找到tensorflow_privacy包的路径 2，打包压缩成.zip 3，采用kaggle中添加dataset的形式添加该包 4，添加： import os for dirname, _, filenames in os.walk(’/kaggle/input’): for filename in filenames: print(os.path.join(dirname, filename)) 5，添加： import sys sys.path.in

Frequency Estimation & Heavy Hitter under Local Differential Privacy的一些重要组件

Frequency Estimation under Local Differential Privacy 该论文是一个综述类（survey）文章，主要介绍了一个公共框架——将各种不同的LDP协议放入其中，并通过实验分析了不同实现选择之间的权衡。该文主要对LDP一些常用的组件进行了介绍，并对他们的效用进行实验证明。参考文献: (

Privacy Security in Big Data and Privacy-Preserving Data Mining (PPDM)

Introduction Big data is such a hot and well-known concept in recent years that it can often be heard or seen in everyday life. In this introduction, I would first explain the definition of big data and introduce the background of the privacy security pro

(三) DP-SGD 算法解释

We are starting a series of blog posts on DP-SGD that will range from gentle introductions to detailed coverage of the math and of engineering details in making it work. Introduction In this first entry, we will go over the DP-SGD algorithm focusing on in

App Privacy Policy

App Privacy Policy This application does not collect or transmit any user's personally identifiable information. No personal information is used, stored, secured or disclosed by services this application works with.Technical information No technical

联邦学习——论文研究（FedBoost: Communication-Efficient Algorithms for Federated Learning）

主要内容：　　不同于梯度压缩和模型压缩，FedBoost集成学习算法，能够降低服务器到客户端　　和客户端到服务器的通信成本，提高通信效率。集成学习：集成学习(ensemble learning)原理详解_春华秋实-CSDN博客_集成学习主要优点：　　1. Pre-trained base predictors: base predictors

Facebook, Google and Twitter threaten to leave Hong Kong over privacy law changes

Facebook, Google and Twitter threaten to leave Hong Kong over privacy law changes They're worried they may be held liable for users' doxxing campaigns. Tech companies are already at odds with the Hong Kong government, and that tension appears

Facebook是如何通过Android应用程序跟踪非注册用户

Facebook是如何通过Android应用程序跟踪非注册用户的 Change 嘶吼专业版 12月29日，Privacy International在35C3网站提交了一份报告，报告称Facebook正通过几十款主流Android应用程序收集其社交网络的非用户数据，其中一些应用包括：Kayak，Yelp和Shazam。报告称： Facebook会定期通过Fac

隐私——DEFI世界中最重要的独角兽！——MAS出现的意义

2020年，加密世界的市场行情完全由DEFI带爆，DeFi之所以能够产生如此巨大的推动作用主要在于他能以实实际际的产品满足市场的真实需求。 Sushiswap等DEX通过简化做市模式，为长尾资产提供了一种现实的定价机制；通过去中心化借贷，Compound创造了基础金融资产的基本生产模式；专注于稳定

论文阅读：HybridAlpha: An Efficient Approach for Privacy-Preserving Federated Learning

论文名字 HybridAlpha: An Efficient Approach for Privacy-Preserving Federated Learning 来源会议 the 12th ACM Workshop 年份 2019.11.11 作者 Xu, Runhua，Baracaldo, Nathalie，Zhou, Yi，Anwar, Ali，Ludwig, Heiko 核心点提出一种基于加密的SMC名为HybridAlpha的方

2021WSB-day3-1 - Arun Ross 老师讲解Privacy Preserving Biometrics

听百家之言，集百家智慧，站在巨人肩上攀登 MSU的Arun Ross教授讲解了Privacy Preserving Biometrics 隐私的重要性 privacy is the right to be let alone#the right of ppl to conceal info.is different from security Biometrics 基于生物和行为的识别要有区分度 I

论文阅读：Deep Learning with Differential Privacy

论文名字 Deep Learning with Differential Privacy 来源会议 23rd ACM （CCS2016）年份 2016.10 作者 Martín Abadi, Andy Chu, Ian Goodfellow, H. Brendan McMahan, Ilya Mironov, Kunal T alwar, Li Zhang 核心点差分隐私框架下隐私成本进行改良，能进行准确的分析，

论文阅读：Differential privacy federated learning a client level perspective

论文名字 Differential privacy federated learning a client level perspective 来源 NIPS 2017 顶会年份 2017 作者 Robin C. Geyer, T assilo Klein, Moin Nabi 核心点阅读日期 2021.1.21 和 2020.12.19 影响因子页数 7 引用数引用内容

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