TensorFlow Privacy 0.8.7差分隐私库
隐私保护场景里的利器——tensorflow_privacy库，版本号是0.8.7，专门为想在模型训练中加点“隐私料”的人准备的。用的是差分隐私，说白了就是在你训练模型的时候，系统帮你自动打乱一些敏感信息，让数据不会被轻易“猜”出来。你平常用TensorFlow搞深度学习的，集成它也挺顺手的，基本没什么额外负担。
优化器那块比较关键，比如你可以直接换成DPKerasAdamOptimizer，这优化器天生就支持隐私预算，控制起来更稳。部署到生产环境之前，你可以用它搞一波敏感数据的测试，比如用户日志、医疗记录这种。多大厂和科研机构也在用，社区也挺活跃。
安装也简单，直接用pip install tensorflow_privacy==0.8.7就行。顺带一提，如果你对数据和可视化感兴趣，像基于 Pandas 的时间序列数据和电影数据平台这些文章，里面有不少数据技巧，和隐私场景还能搭配着玩。
如果你做的是用户敏感数据、隐私建模或 GDPR 合规方向的项目，那这个库值得你试试。是你已经在用 TensorFlow，那就更顺了，换优化器、加点训练参数就能跑。
文件大小：294.92KB
评论区