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新的“score attack”方法为隐私学习建立下界

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员引入了一种名为“score attack”的新技术，为最优差分隐私学习建立下界。该方法有助于表征隐私约束下的 minimax 下界，而这通常难以确定。Score attack 可应用于各种统计模型，并在保持差分隐私的同时，最优地界定参数估计的 minimax 风险（在对数因子范围内）。 AI

影响 这项研究可能带来更强大、更注重隐私的机器学习算法。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍差分隐私学习新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新的“score attack”方法为隐私学习建立下界

报道来源 [1]

  1. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · T. Tony Cai, Yichen Wang, Linjun Zhang ·

    Score Attack：一种用于最优差分隐私学习的下界技术

    arXiv:2303.07152v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Achieving optimal statistical performance while ensuring the privacy of personal data is a challenging yet crucial objective in modern data analysis. However, characterizing the optimality, particularly the minimax lower b…

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