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näkemys - 개인정보 보호 기계 학습
개인 데이터 보호를 위한 랜덤 노이즈를 활용한 Wasserstein 거리 계산
본 연구에서는 데이터 공유가 제한되는 상황에서도 정확하고 효율적으로 Wasserstein 거리를 계산할 수 있는 TriangleWad 기법을 제안합니다. TriangleWad는 Wasserstein 공간의 내재적 삼각 특성을 활용하여 데이터 간 거리를 빠르게 추정할 수 있으며, 동시에 데이터 프라이버시를 보장합니다.
개인정보 보호와 차별적 개인정보 보호 기계 학습에 대한 최신 발전
차별적 개인정보 보호는 개인정보를 보호하면서도 데이터 분석을 통한 유용한 통찰을 얻을 수 있는 방법을 제공한다. 최근 차별적 개인정보 보호의 이론적 발전과 더불어 기계 학습 분야에서의 응용이 활발히 이루어지고 있다.
개인 학습을 위한 비대칭 데이터 흐름: 모든 강은 바다로 흐른다
개인정보 보호와 높은 계산 성능을 동시에 달성하기 위해, 저차원 정보 민감 표현과 고차원 잔차 표현으로 구성된 비대칭 데이터 흐름을 활용한다.
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