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TOOL · CL_268991 · Sep 29 · 04:00

新的PrivaTree方法增强了决策树的隐私性和抗数据投毒鲁棒性

研究人员开发了一种名为PrivaTree的新方法，用于训练具有增强的差分隐私和抗数据投毒攻击鲁棒性的决策树。与现有方法相比，该方法改善了隐私-效用权衡，现有方法通常为了隐私而牺牲显著的准确性。PrivaTree还可以处理混合数值和分类数据，而不会泄露关于数值特征的信息，并为增强的抗后门攻击鲁棒性提供了理论保证。