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Protecting Confidentiality, Privacy, and Integrity in Collaborative Learning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新型协作机器学习训练系统Citadel++，旨在解决数据集所有者与模型所有者在保护机密性和用户隐私方面的挑战。该系统结合增强差分隐私技术和可信执行环境，有效保护数据集、模型和训练代码的机密性，同时确保模型的实用性和用户数据的隐私，实验结果表明其性能优于现有系统。
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关键要点
- 提出了一种新型协作机器学习训练系统Citadel++。
- 旨在解决数据集所有者与模型所有者在保护机密性和用户隐私方面的挑战。
- 结合增强差分隐私技术和可信执行环境，有效保护数据集、模型和训练代码的机密性。
- 确保模型的实用性和用户数据的隐私。
- 实验结果表明Citadel++的性能显著优于现有的隐私保护训练系统。
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