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private evolution
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新的审计方法量化了联邦数据生成中的隐私泄露
研究人员开发了一种新的方法来审计联邦设置中的用户级隐私，特别是针对私有演进（PE）系统。这种经验审计协议涉及服务器提交一个候选库，然后用特制的“金丝雀”探测器替换一小部分条目。在Yelp和Sentiment140数据集上的实验表明，虽然自然文本攻击显示的隐私泄露极少，但基于nonce的攻击更接近理论上的差分隐私界限，量化了正式隐私保证与实际泄露之间的差距。
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新的PE-means算法将私有k-均值聚类改进了20%
研究人员开发了PE-means，一种用于差分隐私k-均值聚类的新算法。该方法通过使用具有恒定敏感度的私有直方图，而不是直接对私有数据求和，从而改进了现有技术。与当前最先进的方法相比，PE-means的聚类损失平均减少了20%。