技术编号：31606903
提示：您尚未登录，请点 登 陆 后下载，如果您还没有账户请点 注 册 ，登陆完成后，请刷新本页查看技术详细信息。.本发明涉及差分隐私算法保护效果的评估领域，尤其是涉及一种深度学习差分隐私算法保护效果的评估方法、系统及装置。背景技术.在过去的几十年里，机器学习在学术界和工业界都取得了显着的突破，包括图像、视频、文本、语音、医疗保健等领域。其中基于神经网络的深度学习凭借其良好的性能和应用性迅速成为机器学习技术的热门分支。深度学习方法需要具有代表性的数据集来学习所需的模型，这些数据集中可能包含例如用户名、密码、对话文本、搜索历史和病史等敏感信息。而一些攻击研究表明，深度学习模型有泄露训练数据集敏感信息的风险...
注意：该技术已申请专利，请尊重研发人员的辛勤研发付出，在未取得专利权人授权前，仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权，增加技术思路，做技术知识储备，不适合论文引用。
请注意，此类技术没有源代码，用于学习研究技术思路。