经验差分隐私
机器学习
2023-01-05 v5 密码学与安全
摘要
我们展示了如何基于数据自身的经验噪声，实现无附加或减小附加噪声的差分隐私。与先前关于无噪声隐私的研究不同，经验视角避免对生成数据的随机过程作任何显式假设。
引用
@article{arxiv.1910.12820,
title = {Empirical Differential Privacy},
author = {Paul Burchard and Anthony Daoud and Dominic Dotterrer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.12820},
year = {2023}
}
备注
Updated problem statement