全文总字数：3324字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
目标简介：近年来，深度学习已经成为学术界和产业界的最大热点之一，受到了人们的广泛关注，深度学习被广泛用于各种应用场景。在大部分应用场景中，深度学习模型需要分析和处理海量的数据，而这些数据经常会涉及一些个人隐私，在保护数据隐私的前提下使用深度学习模型有重要意义[1]。因此，本课题设计和实现一种基于差分隐私的深度学习模型，分析基于差分隐私的深度学习模型的安全性和效率，通过实验验证模型的准确率和有效性。
设计内容：
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1、查阅15篇相关文献（不少于3篇外文文献），并每篇书写200—300字文献摘要（装订成册，带封面）；
2、认真填写周记，完成至少1500字开题报告（“设计的目的及意义”至少800汉字；“基本内容和技术方案”至少400汉字；进度安排应尽可能详细；指导教师意见应包含：学生的调研是否充分？基本内容和技术方案是否已明确？是否已经具备开始设计（论文）的条件？能否达到预期的目标？是否同意进入设计（论文）阶段？）；
3、完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译，与开题报告同时上传至毕设管理系统；
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1、2020/1/13—2020/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；
2、2020/3/1—2020/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；
3、2020/5/1—2020/5/25：撰写及修改毕业论文；
4. 主要参考文献
[1] ShokriR, Shmatikov V. Privacy-preserving deep learning[C]//Proceedings of the 22ndACM SIGSAC conference on computer and communications security. ACM, 2015:1310-1321.
[2] Li P, LiJ, Huang Z, et al. Multi-key privacy-preserving deep learning in cloudcomputing[J]. Future Generation Computer Systems, 2017, 74: 76-85.
[3] Zhang Q,Yang L T, Chen Z. Privacy preserving deep computation model on cloud for bigdata feature learning[J]. IEEE Transactions on Computers, 2015, 65(5):1351-1362.
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