深度神经网络的隐私感知卸载
机器学习
2018-05-31 v1 计算机视觉与模式识别
神经与进化计算
机器学习
摘要
深度神经网络需要大量资源，这使得它们难以在资源受限设备（如物联网设备）上使用。将计算卸载到云端可以规避这些限制，但引入了隐私风险，因为云的操作者不一定可信。我们提出了一种在将数据发送到远程计算节点之前对其进行混淆的技术。混淆后的数据对人类窃听者而言不可理解，但仍可由在未经混淆的图像上训练的神经网络以高准确率分类。
引用
@article{arxiv.1805.12024,
title = {Privacy Aware Offloading of Deep Neural Networks},
author = {Sam Leroux and Tim Verbelen and Pieter Simoens and Bart Dhoedt},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.12024},
year = {2018}
}
备注
ICML 2018 Privacy in Machine Learning and Artificial Intelligence workshop