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Privacy Cost Equity Ratio

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  1. TOOL · CL_154180 ·

    新指标PCER审计差分隐私机器学习中的公平性

    研究人员为差分隐私机器学习系统引入了一个新的群体公平性标准,称为隐私成本公平比(PCER)。PCER解决了差分隐私机制(如DP-SGD)可能不成比例地增加某些人口统计群体的隐私成本,从而导致更广泛的准确性差异的问题。通过将公平性框架化为补偿性的,PCER认为承担更高隐私暴露的群体应获得更大的系统收益。该指标仅需要每组的准确性数据,可用作事后审计工具,以揭示基于结果的指标所忽略的公平性问题,如在COMPAS数据集上的演示所示,该数据集揭…