增强用户中心的隐私保护：基于扩散模型和机器遗忘的互动框架
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对图像数据隐私保护的不足，提出了一种综合的隐私保护框架，旨在数据共享和模型发布过程中同时确保隐私安全。通过利用生成式机器学习模型和机器遗忘算法，我们建立了一个用户互动的隐私保护框架，允许用户根据反馈调整隐私保护强度，确保在最大程度保护隐私的同时保持模型性能。该方法在面部数据集的各属性分类上表现优于现有技术。
研究者关注数据隐私保护问题，引入PAC隐私保护扩散模型，利用扩散原理确保PAC隐私。通过私有分类器引导集成到Langevin采样过程中增强隐私保护。开发新的度量标准衡量隐私水平，模型在基准测试中显示出优于现有私有生成模型的隐私保护性能。
