DP-Rewrite：面向可复现性与透明性的差分隐私文本重写
计算与语言
2022-08-23 v1 密码学与安全
摘要
带差分隐私（DP）的文本重写为文本文档中个体隐私保护提供了具体的理论保证。在实践中，现有系统可能缺乏验证其隐私保护声明的方法，导致透明性与可复现性问题。我们引入 DP-Rewrite，一个开源的差分隐私文本重写框架，旨在通过模块化、可扩展和高度可定制来解决这些问题。我们的系统集成了多种下游数据集、模型、预训练流程与评估指标，为开展并验证私有文本重写研究提供了灵活途径。为展示我们软件的实际应用，我们提供了一组以 ADePT DP 文本重写系统为案例研究的实验，在其预训练方法中检测到一个隐私泄漏。我们的系统已公开可用，希望它能帮助社区使 DP 文本重写研究更易获取与透明。
引用
@article{arxiv.2208.10400,
title = {DP-Rewrite: Towards Reproducibility and Transparency in Differentially Private Text Rewriting},
author = {Timour Igamberdiev and Thomas Arnold and Ivan Habernal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.10400},
year = {2022}
}
备注
Accepted at COLING 2022