深度学习：大数据时代的差分隐私保护

近年来，深度学习（DL）在文本识别和数据分析等多个领域已无处不在，受此推动并越来越多地应用于安全和数据保护领域。因此，DL 方法在避免不同攻击的大数据分析方面取得了显著进展。本文介绍了大数据分析中 DL 隐私保护的不同方法。首先，解释了一些可能的攻击，随后阐述了在大数据平台中保护隐私的一些基本方法。在各部分中，详细阐述了相应攻击的缺陷，并讨论了基于 DL 的方法在隐私保护方面的有效性。最后，提出了一种增强 DL 模型隐私保护的有效解决方案。详细阐述了用于大数据分析的几种基于 DL 的隐私保护方法及其优缺点。最后，强调了基于 DL 的方法的缺陷，并指出了解决这些问题的未来研究方向。