Efficient privacy loss accounting for subsampling and random allocation
子采样和随机分配的高效隐私损失核算
机构 * Apple(苹果公司) ; The Hebrew University of Jerusalem(耶路撒冷希伯来大学)
AI总结 研究一种随机采样方案的隐私放大特性,该方案应用于差分隐私优化等场景。通过新工具基于隐私损失分布实现概念进行高效隐私损失核算,证明随机分配应用于高斯机制时隐私效用权衡至少与泊松子采样一样好。