Bài kiểm tra có liên kết hướng dẫn · Cứng Cấp độ
Câu đố về quyền riêng tư khác biệt
Thực hành sự nhạy cảm về quyền riêng tư, thành phần và DP-SGD, bao gồm cả lý do tại sao giới hạn mất quyền riêng tư chính thức lại khác với lời hứa không ghi nhớ.
Câu hỏi 1 của 8
Đối với các cơ chế bảo mật khác biệt có thể so sánh được, epsilon nhỏ hơn chỉ định điều gì?
Xem trước mọi câu hỏi8 câu hỏi
Câu trả lời và giải thích xuất hiện khi bạn làm bài kiểm tra.
- Đối với các cơ chế bảo mật khác biệt có thể so sánh được, epsilon nhỏ hơn chỉ định điều gì?
- Tệp dữ liệu lớn hơn
- Số lượng tham số mô hình tăng lên
- Ràng buộc chặt chẽ hơn về việc mất quyền riêng tư được phép
- Đồng hồ GPU nhanh hơn
- Tại sao tiếng ồn được hiệu chỉnh theo độ nhạy trong cơ chế bảo mật vi sai?
- Để mã hóa mọi bản ghi thô
- Để hạn chế mức độ thay đổi dữ liệu lân cận được phép ảnh hưởng đến phân phối đầu ra được phát hành
- Để loại bỏ nhu cầu xác định các tập dữ liệu lân cận
- Để đảm bảo mọi người đều không thể nhận dạng được trong mọi điều kiện
- Điều gì phân biệt mô hình quyền riêng tư khác biệt 'cục bộ' với mô hình 'trung tâm'?
- Địa phương yêu cầu một người quản lý trung tâm hoàn toàn đáng tin cậy
- Local không bao giờ sử dụng bất kỳ tiếng ồn nào
- Địa phương chỉ hoạt động trên hình ảnh
- Cục bộ thêm tiếng ồn trên thiết bị của mỗi người trước khi dữ liệu rời đi
- 'Độ nhạy' được sử dụng để hiệu chỉnh tiếng ồn là gì?
- Đo lường mức độ dữ liệu của một người có thể thay đổi kết quả của truy vấn
- Đếm số cột trong bảng
- Phát hiện nhiệt độ phần cứng
- Chọn phông chữ cho báo cáo
- Tại sao mỗi truy vấn mới lại chi tiêu từ 'ngân sách riêng tư'?
- Truy vấn tốn tiền mỗi hàng
- Mất quyền riêng tư tích lũy trên nhiều phân tích
- Tập dữ liệu co lại với mỗi truy vấn
- Ngân sách chỉ dành cho giới hạn lưu trữ
- DP-SGD được cấu hình chính xác nhằm mục đích gì thông qua việc cắt, nhiễu và tính toán quyền riêng tư?
- Mọi khả năng ghi nhớ bất kỳ sự kiện nào
- Tổng số lớp mô hình tự động
- Sự cần thiết của mục tiêu đào tạo
- Mất quyền riêng tư liên quan đến các tập dữ liệu đào tạo lân cận được chỉ định
- Truy vấn đếm bao gồm mỗi người nhiều nhất một lần. Khi thêm hoặc bớt một người, độ nhạy của nó là gì?
- một
- Toàn bộ số cột cơ sở dữ liệu
- Không vì nó là số đếm
- Kích thước ẩn của mô hình
- Hai phân tích ngẫu nhiên riêng biệt sử dụng cùng một tập dữ liệu riêng tư. Tại sao lại đánh giá chúng cùng nhau?
- Phân tích thứ hai xóa đầu ra đầu tiên
- Mỗi phân tích làm cho chi phí bảo mật trước đó chính xác bằng 0
- Mất quyền riêng tư có thể ảnh hưởng đến các kết quả đầu ra được phát hành
- Thành phần chỉ áp dụng cho dữ liệu công khai