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实体 Cormode et al. 2025

Cormode et al. 2025

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  1. TOOL · CL_133120 ·

    在差分隐私合成数据上评估公平性干预

    研究人员对差分隐私合成表格数据上的公平性干预进行了系统评估，旨在理解机器学习中隐私和公平性之间的权衡。该研究以自适应迭代机制（AIM）作为最先进的DP合成器进行基准测试，并评估了不同数据集和隐私预算下的各种公平性缓解策略。结果表明，虽然差分隐私会降低效用和公平性，但应用公平性干预，特别是后处理方法，可以部分恢复公平结果并保持有竞争力的效用。