物联网中隐私保护机器学习的挑战
密码学与安全
2019-09-24 v1 机器学习
机器学习
摘要
物联网（IoT）将成为实现更好系统智能的主要数据生成基础设施。然而，物联网中广泛的数据收集与处理也引发了各种隐私问题。本文提供了在云计算背景下开发的现有隐私保护机器学习方法的分类，并讨论了在物联网背景下应用这些方法的挑战。此外，我们提出了一种隐私保护推理方法，该方法在物联网设备上运行轻量神经网络以在传输前混淆数据，并在云中运行深度神经网络对混淆后的数据进行分类。基于MNIST数据集的评估显示了令人满意的性能。
引用
@article{arxiv.1909.09804,
title = {Challenges of Privacy-Preserving Machine Learning in IoT},
author = {Mengyao Zheng and Dixing Xu and Linshan Jiang and Chaojie Gu and Rui Tan and Peng Cheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.09804},
year = {2019}
}
备注
In First International Workshop on Challenges in Artificial Intelligence and Machine Learning (AIChallengeIoT'19) November 10-13, 2019. 7 pages