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Renyi Differential Privacy
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新框架为审计RDP机器学习提供最优保证
研究人员开发了一个新的审计框架，用于审计声称具有Rényi差分隐私（RDP）的机器学习算法。该框架使用Donsker-Varadhan（DV）估计器直接测量Rényi散度，为RDP审计提供明确的置信区间。所提出的方法实现了信息论最优的样本复杂度保证，并在经验上优于现有的黑盒方法，尤其是在具有挑战性的小和中等Rényi阶数方面。
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New privacy mechanism links geometric analysis, heat diffusion, and DP
Researchers have introduced a new privacy mechanism designed for data residing on Riemannian manifolds. This novel approach establishes connections between geometric analysis, heat diffusion models, and differential pri…