10:21
arXiv cs.LG@Tomasz Maciazek
精选
推荐理由：这篇论文分析了GP后验采样的隐私性，不用额外加噪就能获得DP保证，还给了Rényi-DP界限。和标准加噪方法比，它更巧妙地利用了内生随机性。
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6月17日
10:21
该研究分析了高斯过程（GP）后验采样中释放样本路径的差分隐私（DP）性质。与标准DP机制不同，后验采样的内在随机性可提供隐私保证。作者推导了显式的Rényi-DP界限，将隐私泄露分解为后验均值依赖和后验协方差依赖部分，并指出有效岭正则化对隐私有显著影响。通过成员推理攻击实验，验证了隐私泄露与正则化强度、后验方差及释放样本路径数量之间的预测关系。在噪声观测任务中，隐私兼容的正则化在保持有用决策的同时仅带来适度效用损失。
6月11日
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6月1日
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