差分隐私保护下的Adam优化算法研究

来源 :计算机应用与软件 | 被引量 : 13次 | 上传用户：archxws

【摘要】

：

神经网络的优化算法在训练模型时所使用的数据集可能包含用户的敏感信息,容易在训练的过程中造成隐私泄露。为了在神经网络优化算法Adam上实现差分隐私保护,提出差分隐私保护下的Adam优化算法(DP-Adam)。将Adam优化算法与差分隐私理论结合,在神经网络反向传播的Adam梯度下降更新参数过程中加入满足差分隐私的拉普拉斯噪声,从而达到对神经网络优化算法进行隐私保护的目的。实验表明,对于相同的隐私预算

【作者】

：

李敏李红娇陈杰

【机构】

：

上海电力学院计算机科学与技术学院

【出处】

：

计算机应用与软件

【发表日期】

：

2020年06期

【关键词】

：

神经网络差分隐私 Adam算法隐私保护 Neural NetworkDifferential privacyAdam algorithmPrivacy pr

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(61403247,61702321),上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室开放课题(AGK2015005)

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