#Differential Privacy

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信息流里打上「Differential Privacy」标签的资讯、产品与论文，按刊登时间排，新的在上。

7月8日

Dithered Gaussian Mechanism：一种高效随机性的差分隐私方法

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。

#Dithered Gaussian Mechanism #Differential Privacy #DP-SGD #差分隐私

arXiv cs.LG@Nikita P. Kalinin, Rasmus Pagh原文

6月17日

论文精选10:21

高斯过程后验采样的差分隐私分析

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。

#Gaussian Process #Differential Privacy #Rényi-DP #AI安全

arXiv cs.LG@Tomasz Maciazek原文

6月16日

RING攻击：差分隐私联邦学习中的后门威胁

这篇论文颠覆了'差分隐私天然防后门'的认知，提出了RING攻击，平均成功率90.3%，建议做联邦学习安全的都看看。

#Federated Learning #Differential Privacy #Backdoor Attack #RING

arXiv cs.LG@Xiaolin Li 等 4 人原文