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隐语2025实训营第三讲 基于MPC的隐私保护机器学习框架

现有的大模型问答模式会有泄露用户隐私的风险,可以将模型开源本地部署,但部署要求较高,增加成本互不信任且不信任任何可信第三方,除了各自的私有输入以及函数输出之外,不能获知任何额外信息MPC安全模型分类Privacy-Preserving Machine Learning(PPML)隐私保护机器学习ASS(Addtive Secret Sharing) + Beaver Triple(乘法三元组)AB

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#机器学习#人工智能#安全
隐语2025实训营第三讲 基于MPC的隐私保护机器学习框架

现有的大模型问答模式会有泄露用户隐私的风险,可以将模型开源本地部署,但部署要求较高,增加成本互不信任且不信任任何可信第三方,除了各自的私有输入以及函数输出之外,不能获知任何额外信息MPC安全模型分类Privacy-Preserving Machine Learning(PPML)隐私保护机器学习ASS(Addtive Secret Sharing) + Beaver Triple(乘法三元组)AB

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