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基于差分隐私的分类器评估算法

来源:56doc.com  资料编号:5D23569 资料等级:★★★★★ %E8%B5%84%E6%96%99%E7%BC%96%E5%8F%B7%EF%BC%9A5D23569
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资料介绍

基于差分隐私的分类器评估算法(中文9000字,英文PDF)
摘  要
当用户的个人隐私数据保存到数据库中时,差分隐私为其承担最小的额外风险提供了有力的保证。目前,差分隐私领域的多数研究主要集中于差分隐私算法模型、计数和直方图的产生。尽管如此,即使有一个分类模型是由差分隐私算法产生的,但直接发布该分类器的输出结果仍有泄露隐私的可能。因此,对于机器学习的差分隐私评估指标的计算是一个重要的研究领域。在本文中,我们提出了一种计算受试者工作特征曲线(ROC)包围面积和平均精确率的有效机制。

 

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