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privacy parameter
搜索结果 - 5
对无数据先验的对手的边界重建攻击成功性进行限制
通过实验结果，我们在现实场景中提供了差分隐私机器学习模型下重构成功的明确上界，这有助于在不同上下文和度量标准下进行隐私参数的明智选择。
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5 months ago
AAAI
大 Epsilon 下的差分隐私如何抵御实际成员推理攻击？
为了解决差分隐私机制中存在的理论与实践的差距，并理解大隐私参数如何防止实际的成员隐私攻击，本文引入了一种新的隐私概念，即实际成员隐私，并定量分析了指数机制和高斯机制的实际成员隐私参数。研究结果表明，较大的差分隐私参数往往对应较小的实际成员隐
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5 months ago
私密统计推断的重采样方法
通过构建隐私差分的置信区间，我们提出了两种非参数私有化自举方法，可以在数据的多个分区上私下计算多个 “小” 自举结果的中位数，并给出了对生成置信区间的渐近界限的错误率。对于固定的差分隐私参数 ε，我们的方法在样本量 n 中与非私有自举方法的
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5 months ago
通过影响函数评估本地差分隐私对效用损失的影响
我们提出了一种使用影响函数的方法来选择与允许的隐私 - 效用权衡最符合的隐私参数值，而无需进行大量的计算，例如广泛的模型训练和数据私有化。该方法适用于多种常见的随机化情景，并可以通过类别依赖的标签噪声校正方法来纠正由随机化引起的噪声。通过实
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10 months ago
ICML
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
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7 years ago
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