研究人员发表了一篇论文，详细介绍了在纯差分隐私（$\varepsilon$）和高斯差分隐私（GDP，$\mu$）之间转换隐私参数的方法。该研究通过对三种指标下的最坏情况成员推理攻击成功率进行对齐，提出了原则性的映射。作者建议在机器学习中保守报告隐私时，通用转换方法为 $\mu \approx \varepsilon/5$。 AI
影响 为机器学习模型报告隐私保证提供了一种标准化方法，可能提高透明度和可比性。
排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了机器学习中隐私参数转换的新方法。
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arXiv:2606.09582v1 Announce Type: cross Abstract: Recent work argues for using Gaussian differential privacy (GDP) to report the privacy guarantees in privacy-preserving machine learning. We provide principled mappings from pure-DP $\varepsilon$ to GDP $\mu$ by matching the worst…
Recent work argues for using Gaussian differential privacy (GDP) to report the privacy guarantees in privacy-preserving machine learning. We provide principled mappings from pure-DP $\varepsilon$ to GDP $μ$ by matching the worst-case success of a strong-adversary membership infer…