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标签:Rényi-DP×
6月17日
10:21
10:21arXiv cs.LG@Tomasz Maciazek
精选
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。
论文Gaussian ProcessDifferential PrivacyRényi-DPAI安全隐私保护

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。
原文
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