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搜索结果 - 5
隐私扩大通过（强）凸目标函数的 ADMM 迭代
我们研究了一种私有的凸性目标 ADMM 变种，它是一种原始 - 对偶迭代方法。每次迭代都有一个用户使用私有函数来更新原始变量，通过加入高斯噪声来保证本地隐私，而无需直接给对偶变量添加噪声。通过迭代进行隐私放大，可以探索是否后续迭代中的噪声能
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7 months ago
局部隐私贝叶斯计数模型推断
我们提出了一种保护隐私的贝叶斯推断方法，使用局部隐私方法来保护疏松计数数据。该方法基于 MCMC 算法，可以近似局部隐私的后验模型参数，并通过两个新颖的洞见实现。<br> 这种方法的性能在两个真实的案例研究中都进行了演示，结果表明我们的方法
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6 years ago
重要数据记录和本地隐私结构
提出了一种新的本地差分隐私算法，用于解决重要节点问题，实现了所有标准考虑参数的最优最坏误差，并展开了在局部模型中的组隐私和本地隐私，给出了相关的界限和保证。
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7 years ago
ICML
局部隐私条件下的离散分布估计
本文探讨了在隐私保护下进行离散分布估计的机制，提出了一种新的哈希 K-ary 随机响应（KRR）机制，并证明其与已有机制相比，在所有隐私级别上都可以实现更优的效果。同时，本文还探究了 KRR 和已有的 RAPPOR 机制在不同隐私保护级别下
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8 years ago
本地隐私、数据处理不平等和统计极小值率
研究在数据即使隐私保护给定的情况下，隐私保证和结果统计估计器的效用之间的权衡，通过信息论和标准最小最大技术，提出本地隐私约束下统计速率的精确刻画，并提出新的隐私保护机制和计算有效的估计器，以实现界限。
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11 years ago
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