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TOOL · CL_205842 · Aug 18 · 04:00

新的“score attack”方法为隐私学习建立下界

研究人员引入了一种名为“score attack”的新技术，为最优差分隐私学习建立下界。该方法有助于表征隐私约束下的 minimax 下界，而这通常难以确定。Score attack 可应用于各种统计模型，并在保持差分隐私的同时，最优地界定参数估计的 minimax 风险（在对数因子范围内）。