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private estimation
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隐私保护的半分散间歇连接网络上的均值估计
通过合作传输实现私密估计的算法，优化协作与隐私泄露之间的平衡，通过利用网络连接的随机性和向节点之间交换的估计添加高斯扰动来提供本地和中央隐私保证。
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a month ago
高斯协方差矩阵私密估计在合理参数范围下的下界
我们通过使用 Stein-Haff 恒等式，对于高斯分布的协方差矩阵进行私密估计所需的样本数量给出了下限。我们的下限与已知参数设置下的上限相匹配。
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2 months ago
通过 $β$- 分散度进行差分隐私统计推断的一般后验抽样
本文提出了 $eta$D-Bayes，一种从广义后验分布中采样的私有估计方法，旨在最小化模型与生成数据过程之间的 $eta$- 差异，并且为同等的隐私保护提供更精确的推断估计；通过对神经网络等复杂分类器和连续回归模型进行后验采样，同时也
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a year ago
局部差分隐私下的费舍尔信息
本研究提出了描述在局部差分隐私限制下，统计样本的费舍尔信息如何随隐私参数 ϵ 缩放的数据处理不等式，证明了这些不等式对于所有隐私水平 ϵ>0 的高斯位置模型和离散分布估计都具有高阶匹配的平方ℓ2 误差的隐私机制和估计器。
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4 years ago
基于通信复杂度的局部隐私估计的下限
本文为研究局部隐私约束下的估计方案制定下限，推导出了私有估计和受通信限制的估计问题之间的等价性，适用于任意交互的隐私机制，并且得出了所有不同隐私保护级别的尖锐下限。作者作为对研究结果的一个重要推论，证明了有界或高斯随机向量的均值估计的最小最
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5 years ago
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