Facebook关于fNIRS数据隐私的报告
机器学习
2024-01-03 v1 密码学与安全
摘要
本项目的主要目标是开发针对fNIRS数据的隐私保护机器学习模型训练技术。该项目将在集中式环境中构建一个同时具备差分隐私（DP）和认证鲁棒性的本地模型。它还将探索协作联邦学习，以在多个客户端之间训练共享模型，而无需共享本地fNIRS数据集。为了防止这些客户端私有数据集的意外隐私信息泄露，我们还将在联邦学习设置中实现差分隐私。
引用
@article{arxiv.2401.00973,
title = {Facebook Report on Privacy of fNIRS data},
author = {Md Imran Hossen and Sai Venkatesh Chilukoti and Liqun Shan and Vijay Srinivas Tida and Xiali Hei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.00973},
year = {2024}
}
备注
15 pages, 5 figures, 3 tables