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  1. TOOL · CL_210588 ·

    新方法增强了本地差分隐私下的数据效用

    研究人员开发了一种新颖的方法来提高在本地差分隐私（LDP）下收集的数据的效用。该方法选择性地减少数据中最与特定任务相关的子空间中的噪声，而不是在所有维度上应用均匀噪声。通过使用公共模型的雅可比矩阵识别这些关键子空间，该方法将噪声分布从各向同性重塑为各向异性，从而在保持隐私保证的同时提高了数据效用。实验表明，在图像分类任务上准确性得到了显著提高。