Knowledge Commons of Institute of Automation,CAS
Privacy Protection in Transformer-based Neural Network | |
Lang, Jiaqi1,2; Li, Linjing1,2; Chen, Weiyun3; Zeng, Daniel1,2 | |
2019-07 | |
会议名称 | 2019 IEEE International Conference on Intelligence and Security Informatics (ISI). IEEE |
会议日期 | 2019年7月5日 |
会议地点 | 中国深圳 |
摘要 | With the great success of neural networks, it is important to improve the information security of application systems based on them. This paper investigates a scenario where an attacker eavesdrops the intermediate representation computed by the encoder layers and tries to recover the private information of the input text. We propose a new metric to evaluate the encoder's ability to protect privacy and evaluate the Transformer based encoder, which is the first privacy research conducted on Transformer-based neural networks. We also propose an adversarial |
学科门类 | 工学 ; 工学::计算机科学与技术(可授工学、理学学位) |
七大方向——子方向分类 | 自然语言处理 |
文献类型 | 会议论文 |
条目标识符 | http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/39075 |
专题 | 多模态人工智能系统全国重点实验室_互联网大数据与信息安全 |
通讯作者 | Li, Linjing |
作者单位 | 1.中国科学院自动化研究所 2.中国科学院大学 3.华中科技大学 |
第一作者单位 | 中国科学院自动化研究所 |
通讯作者单位 | 中国科学院自动化研究所 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | Lang, Jiaqi,Li, Linjing,Chen, Weiyun,et al. Privacy Protection in Transformer-based Neural Network[C],2019. |
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文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
PID5924791.pdf(711KB) | 会议论文 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 |
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