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摘要
本文讨论了深度学习技术和差分隐私之间的相关研究，并介绍了最先进的差分隐私机器学习方法。随着人工智能的普及，机器学习在多个领域取得了令人兴奋的成果，但由于个人隐私保护的缺乏，许多基于人工智能的服务受到了阻碍。差分隐私作为一种新的隐私保护技术，可以为个人提供可证明的安全保障，解决了传统隐私模型的缺陷。差分隐私确保了即使某个特定记录存在或不存在于数据集中，也不会对统计信息产生重大影响。本文详细介绍了差分隐私技术的基础知识，并探究了其在深度学习中的演变和应用。然而，当前研究工作还存在一些局限性和挑战。通过本文的研
- 出版日期2023
- 单位华南理工大学
