精选理由
这篇论文提出了一种更实用的差分隐私机制，在DP-SGD中能用更少的真随机数实现同等隐私保护，对关注隐私保护的开发者很有价值。
本文提出了一种名为Dithered Gaussian Mechanism的新机制，作为离散高斯机制的替代方案。该机制通过对高斯机制的输出进行后处理离散化，继承了标准高斯机制的隐私保证，并避免了浮点数精度漏洞。理论证明，该机制能显著减少高质量随机位的需求，并使其独立于噪声水平。在DP-SGD的应用中，该机制实现了加密级随机性生成，且实际开销可控。
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本文提出了一种名为Dithered Gaussian Mechanism的新机制，作为离散高斯机制的替代方案。该机制通过对高斯机制的输出进行后处理离散化，继承了标准高斯机制的隐私保证，并避免了浮点数精度漏洞。理论证明，该机制能显著减少高质量随机位的需求，并使其独立于噪声水平。在DP-SGD的应用中，该机制实现了加密级随机性生成，且实际开销可控。
We present the dithered Gaussian mechanism, a novel alternative to the discrete Gaussian mechanism for differential privacy that discretizes the private output rather than the noise distribution itself. By interpreting t…