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English(EN) Tight End-to-End Accounting for Differentially Private Synthetic Data

新方法改进DP合成数据生成和隐私核算 · 跟踪2个来源

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了用于更精确核算差分隐私（DP）合成数据生成管道中隐私损失的新方法。这些工具，包括AIM-GDP和MixCal，利用隐私损失分布（PLD）和高斯DP（GDP）通过减少噪声来提高合成数据的效用。此外，一个名为Private Evolution（PE）的框架已扩展到包含模拟器，例如计算机图形生成器和物理工具，以及用于DP合成数据创建的基础模型，从而在图像合成方面取得了显著的性能改进，并实现了新的DP应用。 AI

影响 增强了隐私保护的数据共享和分析，可能使敏感数据集在AI模型训练和研究中得到更广泛的应用。

排序理由 两篇arXiv论文详细介绍了差分隐私合成数据生成的新颖方法和框架。

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两篇arXiv论文详细介绍了差分隐私合成数据生成的新颖方法和框架。
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报道来源 [2]

  1. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Georgi Ganev, Vadym Doroshenko, Arun Ganesh, Juan Felipe Gomez, Ryan McKenna, Bogdan Kulynych ·

    差分隐私合成数据的端到端严格核算

    arXiv:2610.17249v1 Announce Type: cross Abstract: Differentially private (DP) pipelines often combine heterogeneous mechanisms, yet their guarantees are best analyzed using different notions of privacy (e.g., bounded range, zCDP, ADP). When composing them, we have to analyze the …

  2. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Zinan Lin, Tadas Baltrusaitis, Wenyu Wang, Sergey Yekhanin ·

    通过 API 实现差分隐私合成数据 3：使用模拟器而非基础模型

    arXiv:2502.05505v4 Announce Type: replace-cross Abstract: Differentially private (DP) synthetic data enables the use of sensitive datasets while providing strong privacy guarantees. Recently, Private Evolution (PE) has emerged as a promising framework for generating DP synthetic …

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