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通过非私有预处理实现可证明的隐私
通过引入 Smooth DP 和预处理算法的有界敏感性，提出了一个评估非私有数据依赖预处理算法额外隐私成本的通用框架，为多个数据依赖预处理算法（例如数据插补、量化、去重和主成分分析）与多个 DP 算法的组合提供明确的整体隐私保证。
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4 months ago
通过独立的成分拉普拉斯过程实现差分隐私功能摘要
我们提出了一种新的机制，称为独立成份拉普拉斯过程（ICLP），用于释放具有差分隐私的功能性摘要。通过将感兴趣的功能性摘要视为真正的无限维对象，并使用 ICLP 噪声对其进行扰动，该机制放松了对数据轨迹的假设，并相对于文献中的经典有限维子空间
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10 months ago
MM
一种自适应快速收敛的差分隐私深度学习方法
本文提出了 ADADP 算法，该算法是一种自适应且具有可证明隐私保证的学习算法，通过引入自适应噪声以及自适应学习率，显著降低了隐私成本并减轻了差分隐私对模型准确性的负面影响。ADADP 在真实数据集上的实验结果表明，它在隐私成本和模型准确性
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5 years ago
从局部到中心差分隐私的扩大：通过匿名化实现
本文研究了本地差分隐私模型下敏感统计信息的收集，提出了一种算法，其隐私成本与用户值的更改数量的对数成正比。通过匿名化用户报告，基于用户报告的匿名性，我们还展示了当以中心式差分隐私模型来看待时，我们的 LDP 算法的隐私成本实际上会更低。通过
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6 years ago
抉择：隐私带来代价的情形下进行调查
考虑在个人具有隐私意识的前提下进行全民调查，在引入随机化方式和特殊的代价计算方式的基础上成功构建了一种非直接回答机制，实现了针对人口统计的可行性研究。
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12 years ago
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