Jul, 2017

离散分布身份和接近性的差分隐私测试

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TL;DR该研究提供了关于差分隐私下 k 个元素分布的标识检测和接近度检验的上下界。他们提出了一般框架以建立隐私统计任务的样本复杂度的下界，同时通过构建精心选择的先验概率来证明隐私算法的下界。
发现论文，激发创造
  • 离散分布的差分隐私身份和相似性测试

    研究了利用随机样本对离散人群进行身份和相似度测试的问题，目标是开发出高效的测试器，并保证对个人的差异性隐私，提出了一种新的方法，可以产生样本有效的差异私有测试器用于解决这些问题，实验评估证明了我们的方案能够实现与非隐私测试器几乎相同的测试效率，同时达到了样本规模亚线性的领域大小下限。

    Jul, 2017

  • 对离散分布属性进行测试的新方法

    研究了分布检测的样本测试的复杂度问题，提出了两种技术方法，一种是提供样本最优测试器，另一种是提供匹配样本下界。作者解决了大量重要的测试问题并证明了样本最优性，并且得到了第一个样本最优的对应测试器。

    Jan, 2016

  • Priv'IT：私密且样本高效的身份验证

    本研究利用差分隐私方法进行小样本假设检验，以得出隐私参数、准确性参数和错误要求等信息，实现在保证样本大小和错误率时的差分隐私保护

    Mar, 2017

  • 高概率离散分布的最佳测试

    研究总变差距离下的离散分布测试问题，提出可用于样本较高概率区域的属性测试的算法，包括相应参数的样本复杂度与正确性保障。

    Sep, 2020

  • 离散分布相似度检测的最优算法

    本文研究了对于两个离散分布的近似度检测问题，给出了一些用于信息理论最优的简单测试方法，并且在 $n$ 和 $\eps$ 的依赖关系上都达到了常数因子。

    Aug, 2013

  • 高概率优化身份测试

    本研究主要研究了如何在高置信度条件下，通过有限样本同时检验分布 $q$ 和 $p$ 是否相同，其结果给出了最优样本复杂度并表明了经验分布在均匀性检测中的高效性。

    Aug, 2017

  • 简单假设的最佳私有测试结构

    研究在差分隐私条件下，如何通过相应的随机化测试方法区分分布 P 和分布 Q，以及有哪些测试方法对应最佳的样本复杂度，进而将这一结果应用于私有变点检测中，同时还讨论了算法稳定性对于检验假设的适用性及普适性。

    Nov, 2018

  • 高维分布的私密身份测试

    本文提出了对于自然广泛应用的多元产品分布，包括在已知协方差下的 Gaussians 和值域为 {±1}^d 的产品分布的新型差分私有（适合性）测试器。这些测试器相比于之前的技术得出了样本复杂度的改进，并且是第一个样本复杂度在许多参数区域与阶优化极小值样本复杂度相匹配的测试器。我们构建了两种类型的测试器，展示了样本复杂度和计算复杂度之间的权衡。最后，我们提供了多元产品分布的子类测试和单变量分布测试之间的双向约简，并因此获得了此类产品分布测试的上下界。

    May, 2019

  • 更好、更简单的差分隐私统计估计下界

    通过指纹技术和贝叶斯方法，我们改进了高维度隐私估计的下界。我们提出了计算高斯协方差和重尾分布均值的样本数量下界，并与先前工作的结论进行了比较。

    Oct, 2023

  • 局部差分隐私下的离散分布估计最优方案

    本文研究在隐私限制下，离散分布的 Minimax 估计问题。通过将保密方案分别应用于每个原始样本，我们需要从保密样本中估计原始样本的分布。对于给定的 ε，我们考虑构造具有 ε- 隐私级别、即能够最小化最坏情况下的预期估计损失的最优保密方案问题。本文提出了一种新的保密方案族，它在中等隐私度量 ε 的情况下显著提高了现有方案的性能。

    Feb, 2017