差分隐私

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摘要：随着大数据时代的到来，数据隐私保护成为了一个亟待解决的问题。联邦学习作为一种新兴的机器学习技术，能够在保护用户隐私的前提下进行模型训练。本文将围绕数据结构与算法，探讨联邦学习在逻辑回归模型中的应用，并实践差分

摘要：随着大数据时代的到来，隐私计算技术成为保护个人隐私、促进数据共享的关键技术。本文以 Julia 语言为背景，对比分析了多种隐私计算技术，包括同态加密、安全多方计算和差分隐私等，探讨了 Julia 语言在隐私计

Julia 语言在隐私计算业务场景中的实践 随着大数据时代的到来，数据隐私保护成为了一个日益重要的议题。在许多业务场景中，如金融、医疗、电商等，数据的安全性和隐私性直接关系到用户的信任和企业的合规性。隐私计算作为

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摘要：随着大数据时代的到来，数据隐私保护成为了一个亟待解决的问题。差分隐私是一种有效的隐私保护技术，它通过在数据中加入噪声来保护个人隐私。本文将介绍一种基于Julia语言的差分隐私保护实现方案，并详细阐述其技术细节