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申请/专利权人：西北大学
摘要：本发明属于数据隐私保护领域，公开了一种基于混洗模型对差分隐私中隐私预算进行放大的方法，该方法包括：洗牌器设计：本地模型训练和梯度选择；混洗和通信；全局模型更新；动态采样；自适应噪声分配；关键字选择。本发明不仅可以提高模型安全性，而且通过动态调整可以使隐私预算进行放大，更好的满足模型精度需求。在MNIST数据集上的实验结果表明，本发明方法能够有效地放大隐私预算，提高模型安全性和可用性，优于当前主流方法。
主权项：1.一种基于混洗模型对差分隐私中隐私预算进行放大的方法，其特征在于，该方法包括：S1：洗牌器设计：S2：本地模型训练和梯度选择；S3：混洗和通信；S4：全局模型更新；S5：动态采样；S6：自适应噪声分配；S7：关键字选择。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北大学 一种基于混洗模型对差分隐私中隐私预算进行放大的方法
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