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作者

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  • 23 篇 中文
检索条件"机构=贵州大学计算机科学与技术学院贵州省大数据产业发展应用研究院"
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面向数据安全治理的联邦学习模型投毒DCR防御机制
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信息安全研究 2022年 第4期8卷 357-363页
作者： 黄湘洲 彭长根 谭伟杰 李震 公共大数据国家重点实验室(贵州大学) 贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院 贵阳550025 贵州大学贵州省大数据产业发展应用研究院 贵阳550025 贵州大学大数据与信息工程学院 贵阳550025
联邦学习能够实现数据的可用不可见,是数据安全治理的一种新模式,但是联邦学习同时面临模型投毒攻击的威胁,安全性亟需提升.针对该问题,提出了一种基于联邦学习的动态缓冲可回调(dynamic cacheable revocable,DCR)模型投毒防御机制.该... 详细信息
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人工智能安全治理挑战与对策
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引用
信息安全研究 2022年 第4期8卷 318-325页
作者： 彭长根 贵州大学贵州省大数据产业发展应用研究院 贵阳550025 贵州大学公共大数据国家重点实验室 贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院 贵阳550025 贵州大学密码学与数据安全研究所 贵阳550025
人工智能发展几经起伏,近年来再一次引发学术界和产业界的高度关注,其技术正在快速地应用于各个领域,已成为各国实现产业转型升级的新一轮战略性技术.但是以机器学习为核心技术的人工智能深度应用所引发的技术风险和社会风险日益凸显.... 详细信息
来源： 评论
基于数据质量评估的公平联邦学习方案
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引用
计算机与数字工程 2022年 第6期50卷 1278-1285页
作者： 杨秀清 彭长根 刘海 丁红发 汤寒林 贵州大学计算机科学与技术学院 贵阳550025 贵州大学公共大数据国家重点实验室 贵阳550025 贵州大学大数据产业发展应用研究院 贵阳550025 贵州财经大学信息学院 贵阳550025 贵州数据宝网络科技有限公司 贵阳550025
联邦学习中用户的数据数量不同得到的聚合权重不同,数据质量不同也会对参与联邦训练的用户聚合权重产生影响。针对传统联邦学习中因单一因素确定聚合权重导致的贡献不公平问题,并且基于用户的数据数量和用户的数据质量提出一种基于数据... 详细信息
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