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ICML当用户选择时从流式数据中学习
在由许多竞争服务组成的数字市场中，用户根据自己的偏好在多个服务提供商之间进行选择，所选择的服务利用用户数据来逐步改进其模型。服务提供商的模型影响用户在下一个时间步选择的服务，而用户的选择反过来又影响模型更新，从而形成了一个反馈循环。本文对上
PDFa month ago
GI-SMN：无先验知识的反梯度逆转攻击对抗联邦学习
通过 Style Migration Network（GI-SMN）提出了一种新的梯度逆转攻击方法，它打破了以往梯度逆转攻击所做的强假设，在批处理中实现了高相似度的用户数据重建，同时超越了当前的梯度逆转攻击方法和差分隐私防御方法。
PDF2 months ago
安全 Transformer 推理
我们提出了一个三方协议，可以在推断阶段保护 Transformer 参数和用户数据。对于每个前向推断过程，我们的协议只在用户侧引入输入和输出数据的置换计算。我们的协议，Secure Transformer Inference Protoco
PDF8 months ago
通过大型语言模型整合总结和检索，实现个性化增强
通过使用离线总结和运行时检索，我们提出了一种新颖的基于总结的方法，扩展了基于检索的个性化，以实现更好的实时系统性能，并在实际约束下取得了更好的个性化性能。
PDF8 months ago
在数据异质性下实现对用户隐私的均值估计
在这项工作中，我们提出了一个简单的异构用户数据模型，允许用户数据在分布和数量上存在差异，并提供了一种在保持用户级差分隐私的同时估计总体均值的方法。我们证明了我们的估计量的渐近最优性，并证明了在我们引入的设置中可以实现的错误的一般下界。
PDFa year ago
使用高斯机制的保护隐私矩阵分解推荐系统
提出一个基于差分隐私和矩阵分解的隐私保护推荐系统，通过高斯机制和输出扰动的方式实现差分隐私，采用 Rényi Differential Privacy 来紧密刻画隐私损失，能够在保证用户隐私的前提下有效地完成推荐任务。
PDFa year ago
推荐系统与人的交互
该研究旨在了解推荐算法对未来用户数据的影响，通过提出一个简单模型，表明忽略这个反馈循环将导致非一致性评估器，因此验证了我们的结论。
PDF7 years ago