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  1. TOOL · CL_141237 ·

    新的DP-仿冒框架提供隐私保护的变量选择

    研究人员开发了一个新的仿冒推断框架，该框架纳入了差分隐私，旨在保护变量选择过程中的数据隐私。这种DP-仿冒方法在保持原始模型-X仿冒程序的错误发现率（FDR）控制的同时，确保了强大的隐私保护。该框架的功效分析表明，为保护隐私而添加的噪声在长期内不会显著损害功效，使其在低维和高维环境中都有效。