扩散模型的视觉隐私审计
原文约400字/词,阅读约需1分钟。发表于: 。通过实证研究探讨差分隐私参数选择的挑战,揭示了实际数据与重建目标之间领域转变的关系,提出了基于扩散模型的重建攻击方法,并证明了真实数据先验对于重建的影响,现有的重建边界不良模拟了数据先验的风险,并且扩散模型可以作为有效的隐私泄漏审计工具。
数据隐私保护是研究者们关注的问题之一。引入了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。开发了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。