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面向机器学习的高效数据隐私保护方法研究
一、引言
随着信息技术的飞速发展，大数据和机器学习技术在众多领域得到了广泛应用。然而，在数据驱动的机器学习过程中，数据隐私保护问题日益突出。如何在保障数据有效利用的同时，保护个人隐私，已成为当前研究的热点问题。本文旨在研究面向机器学习的高效数据隐私保护方法，为数据安全和隐私保护提供理论支持和技术手段。
二、研究背景及意义
随着互联网、物联网等技术的发展，大数据已经成为重要的战略资源。机器学习技术在大数据分析、预测、决策等方面发挥了重要作用。然而，数据泄露、数据滥用等问题也频繁发生，严重侵犯了个人隐私，给社会带来了极大的危害。因此，研究高效的数据隐私保护方
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