纳米CMOS管漏电流研究

Journal of Petroleum Science and Engineering

改进的深度泄漏 “”（iDLG）的代码。 抽象的 人们普遍认为，共享梯度不会泄漏诸如协作学习和联合学习等分布式学习系统中的私人训练数据。 [1]提出了一种方法，该方法显示了从公开共享的梯度中获得私人训练数据的可能性。 在他们的“从梯度深度泄漏”（DLG）方法中，他们在共享梯度的监督下合成了虚拟数据和相应的标签。 但是，DLG难以收敛并始终如一地发现地面真相标签。 在本文中，我们发现共享梯度无疑泄漏了地面真相标签。 我们提出了一种简单但可靠的方法来从梯度中提取准确的数据。 特别是，我们的方法可以肯定地提取出与DLG相反的地面标签，因此我们将其命名为改进的DLG（iDLG）。 我们的方法适用于任何在单热标签上经过交叉熵损失训练的可微模型。 我们以数学方式说明了我们的方法如何从梯度中提取地面标签，并通过经验证明了其优于DLG的优势。 实验 数据集 戴高乐 iDLG MNIST 89.9％

spectrum leakage illustration without virtual subcarrier

梯度泄露

周报性质

自从爱德华·斯诺登（Edward Snowden）泄露有关美国电子监控的规模和范围以来，很明显，安全服务与从我们的数据收集中可以学到的一样引人入胜。 当时，网络犯罪正在成为全球性威胁。 网络罪犯可能利用微博中的个人隐私数据从事犯罪活动。 身份盗用可能是一个例子。 在本文中，我们研究了微博中隐私泄露的特征及其对互联网社区的潜在威胁。 研究发现，社交网络空间中的大量隐私信息被无意泄漏。 用户经常共享太多重要的个人信息。 我们的研究发现，积累的隐私信息可能会将大量垃圾邮件带入Internet空间。 我们检查了超过2000万个节点的配置文件信息，并从这些节点的配置文件中提取了名称，位置，性别和电子邮件。 经过基本分析和处理，我们证明所有这些个人信息足以引发垃圾邮件风暴或其他犯罪活动。 结果表明，微博中的每个节点都应谨慎保护其隐私信息。