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机器学习安全及隐私保护研究进展

作者:宋蕾,马春光,段广晗 | 机器学习安全威胁防御技术隐私保护

摘要:机器学习作为实现人工智能的一种重要方法,在数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理等领域得到广泛应用.随着机器学习应用的普及发展,其安全与隐私问题受到越来越多的关注.首先结合机器学习的一般过程,对敌手模型进行了描述.然后总结了机器学习常见的安全威胁,如投毒攻击、对抗攻击、询问攻击等,以及应对的防御方法,如正则化、对抗训练、防御精馏等.接着对机器学习常见的隐私威胁,如训练数据窃取、逆向攻击、成员推理攻击等进行了总结,并给出了相应的隐私保护技术,如同态加密、差分隐私.最后给出了亟待解决的问题和发展方向.

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网络与信息安全学报

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