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【2h】

Anonymization as homeomorphic data space transformation for privacy-preserving deep learning

机译：匿名化作为隐私保留深度学习的同族数据空间转换

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Anastasiia Girka; Vagan Terziyan; Mariia Gavriushenko; Andrii Gontarenko;
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年度 2021
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1. Anonymization as homeomorphic data space transformation for privacy-preserving deep learning [J] . Anastasiia Girka, Vagan Terziyan, Mariia Gavriushenko, Procedia Computer Science . 2021,第1期

机译：匿名化作为隐私保留深度学习的同族数据空间转换
2. Privacy-Preserving Deep Learning for the Detection of Protected Health Information in Real-World Data: Comparative Evaluation [J] . Sven Festag, Cord Spreckelsen JMIR formative research. . 2020,第5期

机译：在实际数据中检测保护健康信息的隐私保留深度学习：比较评估
3. USING DEEP LEARNING AND HOUGH TRANSFORMATIONS TO INFER MINERALISED VEINS FROM LIDAR DATA OVER HISTORIC MINING AREAS [J] . J. Gallwey, C. Yeomans, M. Tonkins, International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences . 2020,第4期

机译：利用深度学习和霍夫变换来推断历史型矿区LIDAR数据中的矿化静脉
4. Privacy-Preserving Distributed Deep Learning with Privacy Transformations [C] . Sen-ching S. Cheung, Muhammad Usman Rafique, Wai-tian Tan IEEE International Workshop on Information Forensics and Security . 2018

机译：通过隐私转换保护隐私的分布式深度学习
5. Data transformation for privacy-preserving data mining. [D] . Oliveira, Stanley Robson de Medeiros. 2005

机译：用于保护隐私的数据挖掘的数据转换。
6. Privacy-Preserving Deep Learning for the Detection of Protected Health Information in Real-World Data: Comparative Evaluation [O] . Sven Festag, Cord Spreckelsen 2020

机译：保护隐私的深度学习用于检测真实数据中的受保护健康信息：比较评估
7. Data Anonymization Using Imbalanced Data for Deep Learning with Uppersampling and Undersampling [O] . Ayahiko Niimi 2019

机译：使用Uppers采样和欠采样的深度学习的数据匿名化匿名化

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