典型文献
面向机器学习的隐私保护关键技术研究
文献摘要：
现阶段,随着机器学习技术的快速发展,该技术已经在图像处理、语音识别、智能检测等领域得到了充分的应用.但由于机器学习的过程中会采集大量的数据样本,以保证该模型的应用效果,会导致各种隐私数据随着收集、处理、共享等流程而造成隐私泄露.而另一方面,机器学习模型本身也面临着一定的隐私泄露风险,如隐私攻击.因此,面向机器学习过程中展开隐私保护关键技术的研究,成为机器学习技术发展的重要基础.
文献关键词：
机器学习;隐私保护;关键技术
中图分类号：
作者姓名：
曾青云
作者机构：
湖南云麓高新材料有限公司 湖南 长沙 410000
文献出处：
引用格式：
[1]曾青云-.面向机器学习的隐私保护关键技术研究)[J].科学与信息化,2022(21):68-70
A类：
B类：
隐私保护,关键技术研究,机器学习技术,语音识别,智能检测,隐私数据,隐私泄露,机器学习模型,泄露风险,隐私攻击,学习过程
AB值：
0.311276
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