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- Come usi la privacy differenziale?
- Come definiresti la privacy differenziale?
- Cos'è Delta nella privacy differenziale?
- Cos'è la privacy differenziale su Iphone?
- Perché l'apprendimento federato?
Come usi la privacy differenziale?
La privacy differenziale funziona aggiungendo una quantità predeterminata di casualità, o "rumore", a un calcolo eseguito su un set di dati. Ad esempio, immagina se cinque persone inviano "sì" o "no" su una domanda in un sondaggio, ma prima che le loro risposte siano accettate, devono lanciare una moneta.
Come definiresti la privacy differenziale?
La privacy differenziale è un sistema per condividere pubblicamente le informazioni su un set di dati descrivendo i modelli dei gruppi all'interno del set di dati mentre si trattengono le informazioni sugli individui nel set di dati.
Cos'è Delta nella privacy differenziale?
(2) Delta (δ):
È la probabilità che le informazioni siano trapelate accidentalmente. Se δ = 0, diciamo che l'output M è ε-differenzialmente privato. Tipicamente siamo interessati a valori di δ inferiori all'inverso di qualsiasi polinomio nella dimensione del database.
Cos'è la privacy differenziale su Iphone?
È una tecnica che consente ad Apple di conoscere la comunità degli utenti senza conoscere le persone nella comunità. La privacy differenziale trasforma le informazioni condivise con Apple prima che lascino il dispositivo dell'utente in modo tale che Apple non possa mai riprodurre i dati reali.
Perché l'apprendimento federato?
L'apprendimento federato consente a più attori di costruire un modello di apprendimento automatico comune e robusto senza condividere dati, consentendo così di affrontare questioni critiche come la privacy dei dati, la sicurezza dei dati, i diritti di accesso ai dati e l'accesso a dati eterogenei. ...
