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Private Evolution (PE)
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新方法改进DP合成数据生成和隐私核算 · 跟踪2个来源
研究人员开发了用于更精确核算差分隐私（DP）合成数据生成管道中隐私损失的新方法。这些工具，包括AIM-GDP和MixCal，利用隐私损失分布（PLD）和高斯DP（GDP）通过减少噪声来提高合成数据的效用。此外，一个名为Private Evolution（PE）的框架已扩展到包含模拟器，例如计算机图形生成器和物理工具，以及用于DP合成数据创建的基础模型，从而在图像合成方面取得了显著的性能改进，并实现了新的DP应用。
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MAPLE框架增强LLM隐私-效用权衡
研究人员开发了MAPLE（元数据增强的私有语言演化），一个旨在改善微调大型语言模型（LLM）中隐私-效用权衡的新颖框架。MAPLE解决了高度专业化领域合成数据生成的初始化挑战，现有方法（如Private Evolution, PE）在该领域常导致收敛性差和API调用浪费。通过提取差分隐私（DP）的表格元数据并利用上下文学习，MAPLE能更有效地将合成数据分布锚定在目标领域。评估表明，与基线PE相比，MAPLE实现了更好的隐私-效用、更…