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Behrooz Razeghin
Behrooz Razeghin
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新的DP-SPIN框架提供来自数据集群的私有聚合洞察
研究人员推出了一种名为DP-SPIN的新框架，该框架旨在为从数据相关集群中提取的聚合洞察提供差分隐私。此方法允许测量和汇总独立于受保护数据的语义概念。DP-SPIN生成一个差分隐私语义计划，语言模型可以使用该计划来检查概念提及和报告的值，从而在实现分析的同时确保隐私。该框架已在包括消费者投诉叙述和在线评论在内的各种数据集上针对记录级和用户级隐私进行了评估，证明了其与现有基线的有效性。
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ScoreShield 为 AI 应用中的相似度分数提供差分隐私保护
研究人员开发了 ScoreShield，这是一种新颖的机制，旨在保护在发布向量嵌入的相似度分数时的隐私。该方法解决了检索增强生成 (RAG) 和生物识别等应用中固有的信息泄露和成员推理攻击问题。ScoreShield 采用扰动后投影的方法，添加经过校准的高斯噪声，然后将结果投影到余弦对象的可行集上。与朴素的差分隐私方法相比，该技术提供了更高的效用，尤其适用于大规模发布相似度分数向量和格拉姆矩阵。