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Talal Alrawajfeh
Talal Alrawajfeh
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新的高斯混合机制增强差分隐私
研究人员开发了新的近似差分隐私“混合机制”，重点关注中低隐私设置。这些机制结合了多个高斯分布，与标准的解析高斯机制相比，提高了效率并降低了噪声。新方法显著缩小了低隐私场景下的最优性差距，并适用于各种统计推断任务，包括高维模型。
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研究人员发现输出标签空间是持续学习模型中的隐私泄露点
研究人员发现了一种新的机器学习模型隐私漏洞，该漏洞源于输出标签空间而非训练数据本身。这种侧信道在标签空间随时间演变的持续学习场景中尤为重要。为解决此问题，该论文提出了持续学习的差分隐私形式化，并引入了两种缓解泄露的方法：将差分隐私应用于标签发布或利用大型公共标签空间。在Split-CIFAR-100和Split-ImageNet-R上的实验表明，与现有方法相比，准确性和隐私保证均得到提高。