不可变特征的私密反事实检索

本文解决了在分类任务中，如何在保留用户特征隐私的情况下，从数据库中私密检索最接近的反事实样本的问题。通过引入不可变特征的概念，提出了两种新的反事实检索方案，并评估其通信成本和用户对数据库的学习信息，为反事实解释的隐私保护提供了有效的方法。此研究的关键发现是，在不改变特征隐私的前提下，能够有效检索到所需的反事实样本。