国内股票配资

Discuz! Board 股票配资 在线配资 查看内容

在线配资

订阅

谷歌公布TensorFlow,用于测试人工智能模子的隐私掩护

2020-06-25| 来源:互联网| 查看: 317| 评论: 0

摘要: 原标题:谷歌公布TensorFlow,用于测试人工智能模子的隐私掩护近日,谷歌公布了隐私掩护TensorFlow工具包,可以评......
 

原标题:谷歌公布TensorFlow,用于测试人工智能模子的隐私掩护

国内股票配资近日,谷歌公布了隐私掩护TensorFlow工具包,可以评估各种呆板学习分类器的隐私属性。谷歌表示,它旨在成为一个隐私测试套件的基础,不管AI开发者的技能水平高低都可以使用它。

当前,各种人工智能隐私技能仍然是社区内争论的话题,但还没有一个规范的指南来建立一个私有模子。而越来越多的研究表明人工智能模子可以泄露训练数据集的敏感炒股配资 ,从而产生隐私风险。TensorFlow隐私掩护所接纳的缓解要领是差分隐私,它在训练数据中添加噪声以隐藏单个示例。据相识,这种噪声是以学术上最坏的情况去设计的,同时会显著影响模子的准确性。

因此,这促使谷歌的研究职员在寻求另一种选择。新的TensorFlow隐私模块支持的成员推断攻击要领,建立分类器来推断训练数据集中是否存在特定样本。分类器越准确,影象就越多,因此模子的隐私掩护就越少,做出高精度预测的攻击者将乐成找出训练集中使用了哪些数据。

国内股票配资新模块提供的测试是黑盒,这意味着它们只使用模子的输出,而不是内部或输入样本。它们产生一个漏洞得分,确定模子是否从训练集中走漏炒股配资 ,而且它们不需要任何再训练,使得它们相对容易执行。

“在内部使用成员关系推断测试之后,我们将与开发职员共享这些测试,以帮助他们构建更多的私有模子,探索更好的架构选择,使用正则化技能,如提前停止、退出、权重衰减和输入增强,或网络更多数据。”谷歌Brain的双歌和谷歌软件工程师David Marn在TensorFlow博客上对外表示。

国内股票配资另外,谷歌表示:“今后,它将探索将成员推断攻击扩展到分类器之外的可行性,并开发新的测试。它还计划通过将新的测试与用于部署生产呆板学习管道的端到端平台TensorFlow Extended(TFX)集成,探索将新的测试添加到TensorFlow生态体系中。”

国内股票配资雷锋网相识到,谷歌在客岁炎天开放的基础差异隐私库中增长了对Go和Java的支持,还提供了Beam上的隐私,基于Apache Beam(一个特定于语言的sdk模子和集合)构建的端到端差异隐私解决方案,它依赖于差异隐私库的低级构建块,并将它们组合成一个“开箱即用”的解决方案,该解决方案思量了差异隐私所必须的步骤。

国内股票配资别的,谷歌还推出了一个新的隐私丧失分配工具,用于跟踪隐私预算,允许开发者对网络差异私人查询的用户隐私总成本举行预计,并更好地评估其管道的总体影响。雷锋网雷锋网(公众号:雷锋网)

参考于:Google releases experimental TensorFlow module that tests the privacy of AI models

国内股票配资雷锋网原创文章,未经授权克制转载。详情见转载须知。

分享至 : QQ空间

10 人收藏


鲜花

握手

雷人

路过

鸡蛋

收藏

邀请

上一篇:暂无
已有 0 人参与

会员评论

社区活动
《占有欲大叔》完整&(全文免费阅读)【全章节】

现在有很多网络投资赚钱的项目,不仅项目种类多,项目投入也是有【....】

654人往期回顾
配资公司 本站/服务条款/广告服务/法律咨询/求职招聘/公益事业/客服中心
Copyright ◎2015-2020 红山便民网版权所有 ALL Rights Reserved.
Powered by 红山便民网 X1.0