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使用遗传算法生成私有合成数据
本文提出了 Private-GSD,一种基于零阶优化技术的私人遗传算法,可以高效生成不同 ially private 的合成数据,以近似具有敏感性数据集的统计性质,并通过实验证明了在不可导查询的正确性和性能上的优越性。
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a year ago
平衡对抗模型下的自适应数据分析
本文研究了在自适应数据分析中使用受限制的对手模型,证明了使用标准公钥加密假设的更强的困难性假设是不可避免的,并提高了以前的下界质量。
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a year ago
私有合成数据的迭代方法:统一框架和新方法
本文旨在研究关于隐私合成数据生成的算法框架,提出了两种新的算法:私有熵投影(PEP)和具有指数机制的生成网络(GEM),这些算法表现出比现有算法更好的性能。
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3 years ago
纯差分隐私与近似差分隐私之间
该研究通过指定参数 delta 来构建一个全新的下界,从而优化(epsilon,delta)差分隐私算法在高维数据库上精确回答统计查询的样本复杂度。除了新的下界之外,该研究还提出了纯粹和近似的差分隐私算法,用于回答任意统计查询,并通过对比标
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9 years ago
交互式数据分析中的虚假发现预防是困难的
论文表明,在自适应环境下,维护统计查询的计算有效性和正确性是计算难度的源泉,这对现今大型协作研究环境中防止错误发现的挑战具有本质性质。
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10 years ago
私密发布合取和统计查询障碍
本研究提出了两个结果,第一个结果说明了在 Kearns' SQ 模型中,对一组统计查询 C 生成错误率较小的所有答案需要的统计查询次数是对偶学习复杂度;第二个结果能高效地解决问题,只要能够通过子模函数描述 C 的答案集。这两个结果对隐私保护
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14 years ago
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