プライバシー 実用的な差分プライベートクラスタリング(2/2)
１．実用的な差分プライベートクラスタリング(2/2)まとめ ・プライベート・クラスタリング・アルゴリズムの前処理は通常と異なるので留意が必要 ・今回のアルゴリズムは全てのデータポイントが収まるような半径の入力が必要 ・半径が正確である必要は...
differential privacy
プライバシー プライバシー 実用的な差分プライベートクラスタリング(1/2)
１．実用的な差分プライベートクラスタリング(1/2)まとめ ・k-meansクラスタリングは機密性の高いデータセットを処理する際は問題がある ・データポイントが他と大幅に離れていると単一のクラスタを構成してしまうため ・差分プライバシー方式...
AI関連その他 トレーニングデータ抽出攻撃：大規模言語モデルが記憶してしまうプライバシー情報(2/2)
１．トレーニングデータ抽出攻撃：大規模言語モデルが記憶してしまうプライバシー情報(2/2)まとめ ・トレーニングデータ抽出攻撃の目標は言語モデルが何を記憶しているかを予測する事 ・ニュースヘッドライン、ログ、コード、個人情報などの幅広いコン...