生成AIセキュリティスペシャリストのための差分プライバシー入門:モデルの整合性とデータ保護
生成AIモデルにおけるデータプライバシーの脅威を軽減し、モデルの整合性を確保するための差分プライバシーの基本原則と実践的応用を習得します。
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差分プライバシーの基礎と生成AIにおける脅威
Unit 1: 差分プライバシーの核心
プライバシーのパラドックス
DPとは何か?
感度とノイズ
Unit 2: 生成AIにおけるプライバシー脅威
生成AIの脅威
DPで脅威を軽減
Unit 3: DPメカニズムとトレードオフ
ラプラスメカニズム
ガウスメカニズム
プライバシーのバランス
差分プライバシーの実装と課題
Unit 1: プライバシーバジェットの理解と管理
プライバシーバジェットとは
バジェットの計算と配分
DP-SGDの基礎
Unit 2: 生成AIにおけるDPの実装シナリオ
フェデレーテッド学習とDP
ファインチューニングとDP
DP実装の課題
Unit 3: DPの評価と将来性
DPとモデルの公平性
DPの限界と展望