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predictability
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新框架GRIP验证图神经网络中的长程交互
研究人员引入了一个名为GRIP（Generally Ranged Interactions Problem）的新框架及其泛化TRIP（Truly Ranged Interactions Problem），用于严格验证图神经网络（GNNs）中的长程交互。该框架建立在四个可验证的公理之上：可预测性（Predictability）、紧密性（Tightness）、严格k范围（Strictly k-Range）和拓扑不变性（Topology-I…
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新的隐私框架“可预测性”是对差分隐私的补充
研究人员引入了一个新的隐私框架，称为“通过可预测性实现隐私”，它比传统的差分隐私（DP）提供了更细粒度的方法。这种新方法考虑了攻击者的特定知识、数据集的受损部分以及正在进行的查询类型。可预测性通过评估攻击者在观察算法输出后，除了从受损数据中已知的信息之外，还能在多大程度上提高预测敏感信息的能力来衡量隐私泄露。该框架是对DP的补充，可以与DP一起使用以增强隐私控制。