新方法确保高斯混合模型差分隐私

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-16 04:00

研究人员开发了一种新的方法，用于在确保差分隐私的同时发布高斯混合模型（GMM）参数。该方法解决了共享GMM（常用于多模态数据）相关的隐私风险。所提出的框架利用 Kullback-Leibler（KL）散度来衡量发布参数的准确性，并考虑了噪声对混合权重、均值和协方差矩阵的综合影响。在给定的 $(\epsilon, \delta)$-DP 约束下，构建了一个优化问题来最小化此 KL 散度，实验证明了其强大的隐私保证和高实用性。 AI

影响增强了机器学习数据表示的隐私性，可能使GMM在敏感应用中的使用范围更广。

排序理由这是一篇发表在arXiv上的研究论文，详细介绍了一种用于统计模型差分隐私发布的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Hang Liu, Anna Scaglione, Sean Peisert · 2026-10-16 04:00

通过KL散度最小化实现高斯混合模型的差分隐私分布发布

arXiv:2506.03467v4 Announce Type: replace-cross Abstract: Gaussian Mixture Models (GMMs) are widely used statistical models for representing multi-modal data distributions, with numerous applications in data mining, pattern recognition, data simulation, and machine learning. Howe…

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