检验之检验：一种差分隐私假设检验框架
统计方法学
2023-02-09 v1 密码学与安全
机器学习
摘要
我们提出了一种以黑盒方式创建任意假设检验的差分隐私版本的通用框架。我们从解析和实验两方面分析了所得检验。最关键的是，我们展示了在小数据集上的良好实际性能，表明在 epsilon = 1 时我们仅需要完全公开设置下 5-6 倍的数据量。我们将我们的工作与此类已有的一个框架以及若干单独设计的私有假设检验进行比较。我们的框架比其它通用解决方案功效更高，并且至少与（且通常优于）单独设计的检验相当。
引用
@article{arxiv.2302.04260,
title = {The Test of Tests: A Framework For Differentially Private Hypothesis Testing},
author = {Zeki Kazan and Kaiyan Shi and Adam Groce and Andrew Bray},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.04260},
year = {2023}
}
备注
The main text is 14 pages and 4 figures. Appendices are 10 pages and 12 figures