机器学习安全及隐私保护研究进展

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机器学习安全及隐私保护研究进展

宋蕾;马春光;段广晗

【期刊名称】《网络与信息安全学报》 【年(卷),期】2018(4(0)8)

【摘 要】机器学习作为实现人工智能的一种重要方法,在数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理等领域得到广泛应用.随着机器学习应用的普及发展,其安全与隐私问题受到越来越多的关注.首先结合机器学习的一般过程,对敌手模型进行了描述.然后总结了机器学习常见的安全威胁,如投毒攻击、对抗攻击、询问攻击等,以及应对的防御方法,如正则化、对抗训练、防御精馏等.接着对机器学习常见的隐私威胁,如训练数据窃取、逆向攻击、成员推理攻击等进行了总结,并给出了相应的隐私保护技术,如同态加密、差分隐私.最后给出了亟待解决的问题和发展方向. 【总页数】11页(P1-11) 【作 者】宋蕾;马春光;段广晗

【作者单位】哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150001 【正文语种】中 文 【中图分类】TP309.2 【相关文献】


1.大数据安全与隐私保护研究进展 [J], 曹珍富;董晓蕾;周俊;沈佳辰;宁建廷;巩俊卿 2.机器学习安全及隐私保护研究进展 [J], 宋蕾;马春光;段广晗

3.机器学习的安全问题及隐私保护 [J], 魏立斐;陈聪聪;张蕾;李梦思;陈玉娇;王勤 4.2015年《计算机研究与发展》网络与信息安全专辑(正刊)征文通知——“网络安全与隐私保护研究进展” [J],

5.2015年《计算机研究与发展》网络与信息安全专辑(正刊)征文通知——“网络安全与隐私保护研究进展” [J],

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