模仿隐私
密码学与安全
2020-09-02 v1
摘要
近年来出现了许多基于云的机器学习服务，其中训练良好的模型通过预测 API 以按查询付费的方式提供给用户。这些服务的出现促成了本工作，我们将提出一种称为模仿隐私（imitation privacy）的模型隐私的一般概念。我们展示了模仿隐私在经典查询-响应 MLaaS 场景和新型多组织学习场景中的广泛适用性。我们还举例说明了模仿隐私与通常的数据级隐私之间的根本区别。
引用
@article{arxiv.2009.00442,
title = {Imitation Privacy},
author = {Xun Xian and Xinran Wang and Mingyi Hong and Jie Ding and Reza Ghanadan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.00442},
year = {2020}
}
备注
8 pages, 3 figures. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2004.00566