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重新审视数据隐私的新方式

研究人员创建了一种隐私技术,可以在保持机器学习模型性能的同时保护敏感数据。

麻省理工学院的研究人员创建了一种新的数据隐私指标,即可能近似正确(PAC)隐私,并基于该指标构建了一个算法,可以自动确定需要添加的最小随机性以保护敏感数据,如敏感的肺部扫描图像,免受对手的攻击。

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