多云机器学习中的隐私漏洞：五个综合理论框架以系统理解、评估和缓解

本文提出了五个综合理论框架，用于理解、评估和缓解多云机器学习环境中的隐私漏洞。通过对27个主要云服务提供商（AWS: 40.7%，Azure: 33.3%，Google Cloud: 25.9%）文档化的隐私事件进行分析，我们开发了：(1) 三维漏洞模型，达到87%的分类准确性；(2) 保护机制交互框架，识别协同和干扰组合；(3) 覆盖92.6%文档化事件的部署风险分类法；(4) 具有经过验证的决策效用函数的保护选择模型；以及(5) 综合评估指标框架。所有验证标准均超过，给从业者提供了可操作的指导，以便在多云环境中进行隐私保护的机器学习部署。