在试图解决这一重大挑战的技术中,PySyft是最近在深度学习社区中逐渐获得吸引力的框架。 隐私在深度学习应用中的重要性与分布式、多方模型的出现直接相关。...PySyft PySyft是一个框架,它支持在深度学习模型中进行安全的、私有的计算。...PySyft将联合学习、安全多方计算和差异隐私结合在一个编程模型中,集成到不同的深度学习框架中,如PyTorch、Keras或TensorFlow。...PySyft的原理最初是在一篇研究论文中概述的,它的第一个实现是由OpenMind领导的,OpenMind是领先的分散人工智能平台之一。 PySyft的核心部分是一个叫做syft的抽象张量。...使用PySyft相对简单,与您的标准PyTorch或Keras程序没有太大区别。下面的动画演示了一个使用PySyft的简单分类模型。 ?
并利用许多PyTorch构建块为PySyft和PyGrid提供基础,以实现差异化隐私和联合学习。作为合作的一部分,Opacus将成为OpenMined库(例如PySyft)的依赖项。
44、PySyft:关注安全性的深度学习库。【2595 stars on Github】 项目地址: https://github.com/OpenMined/PySyft?
这是因为这些基准主要是从传统的 ML 基准(例如,MLPerf)中借⽤的,或者是为模拟联邦学习环境设计的,例如 TensorFlow Federated或PySyft。
而且与之相关的开源框架也是陆续被提出,例如OpenMined推出的Pysyft、微众银行的FATE和谷歌的TFF框架等等。
工具:PySyft 能够解耦模型训练过程中的私有数据,AirClope 能够匿名化数据。Awesome AI Guidelines 能够基于 AI 的原则、标准和规范进行管理。 2.
OpenMined的PySyft、Microsoft的SEAL或TensorFlow Encrypted等库为加密的深度学习提供了工具,这些工具可以应用到联邦学习系统中。...有许多联邦学习库可供选择,从在 GitHub 上拥有超过 1700 颗星的更主流的 Tensorflow Federated 到流行且注重隐私的 PySyft,再到面向研究的 FedJAX。
2.3 阿里:FederatedScope 2.4 腾讯:PowerFL 2.4.1 PowerFL介绍 2.4.2 广告投放场景 2.5 TensorFlow Federated (TFF) 2.6 PySyft...2.4.2 广告投放场景 2.5 TensorFlow Federated (TFF) 2.6 PySyft 2.7 coMind 2.8 XAIN 3 使用案例 3.1
这些开源框架分别由谷歌(Tensorflow Federated)、OpenMined(Pysyft)、百度(PaddleFL)和微众银行(Fate)等牵头。
例如:PySyft。 下面这张图里,横坐标是这些工具设法解决的主要问题,纵坐标是针对特定问题的工具数量。
在基于秘密分享的安全多方计算前沿协议层面,已经有大量的开源安全多方计算框架,如CrypTFlow、 PySyft、 Rosetta等支持机器学习的框架;MP-SPDZ、 SCALE- MAMBA等通用框架
此外,像PySyft和tf-encrypted这样的图书馆———它们分别建立在Facebook的PyTorch和TensorFlow机器学习框架上———在最近几个月取得了长足的进步。
对联邦学习技术不断增长的需求带来了大量可用的工具和框架,包括 TensorFlow Federated [38]、Federated AI Technology Enabler [34]、PySyft
FedPylot保持了扩展到大量计算节点的能力,同时比高级联邦学习框架(例如,FedML [36],PySyft [37],Flower [38])更容易上手,在高级框架中集成复杂的自定义模型,比如最先进的目标检测器
注: 如果你对训练加密的神经网络感兴趣,可以参考OpenMined的PySyft库 超级智能 很多人担心超人工智能总有一天会选择伤害人类。
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