【摘 要】
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隐私保护的多源数据分析是大数据分析的研究热点,在多方隐私数据中学习分类器具有重要应用。提出两阶段的隐私保护分析器模型,首先在本地使用具有隐私保护性的PATE-T模型对隐
【机 构】
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贵州大学计算机科学与技术学院,贵州大学贵州省公共大数据重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金重大研究计划(91746116);贵州省重大应用基础研究项目(黔科合JZ字[2014]2001);贵州省科技重大专项计划(黔科合重大专项字[2017]3002)
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隐私保护的多源数据分析是大数据分析的研究热点,在多方隐私数据中学习分类器具有重要应用。提出两阶段的隐私保护分析器模型,首先在本地使用具有隐私保护性的PATE-T模型对隐私数据训练分类器;然后集合多方分类器,使用迁移学习将集合知识迁移到全局分类器,建立一个准确的、具有差分隐私的全局分类器。该全局分类器无需访问任何一方隐私数据。实验结果表明,全局分类器不仅能够很好地诠释各个本地分类器,而且还可以保护各方隐私训练数据的细节。
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