实体
f-Differential Privacy
f-Differential Privacy
PulseAugur coverage of f-Differential Privacy — every cluster mentioning f-Differential Privacy across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
总计 · 30天
1
90 天内 2
发布 · 30天
0
90 天内 0
论文 · 30天
1
90 天内 2
层级分布 · 90 天
主题
情绪 · 30 天
1 天有情绪数据
最近 · 第 1/1 页 · 共 2 条
-
DP-SGD面临基本隐私-效用权衡局限性
一篇新发表在arXiv上的研究论文详细介绍了差分隐私随机梯度下降（DP-SGD）的基本局限性，DP-SGD是用于隐私模型训练的常用方法。该研究在$f$-差分隐私框架下分析DP-SGD，证明了同时实现强隐私和高效用具有挑战性。研究结果表明，强制执行鲁棒隐私需要显著增加噪声，而这反过来会降低模型准确性，在标准对抗性假设下为DP-SGD带来了瓶颈。
-
新审计器改进 f-Differential Privacy 评估，无需固定样本量
研究人员开发了新的审计器来经验性地评估算法的差分隐私 (DP)，重点关注富有表现力的 $f$-DP 概念。这些审计器可以在没有预先指定的样本量的情况下，以统计学显著性检测整个隐私谱中的隐私泄露。该方法自适应地确定最佳样本数量，显著降低了采样成本，这对于 DP-SGD 等昂贵的训练过程尤其有利。审计器支持白盒和黑盒设置，并可以集成到单次运行框架中。