Differentially Private Algorithms for Empirical Machine Learning
Duke University（杜克大学）
私有数据的一个重要用途是构建机器学习分类器。虽然有一个蓬勃发展的文学差异私人分类算法，我们发现，他们是不实际的，在实际应用中，由于两个原因。首先，现有的差分私有分类器在真实世界数据集上的准确性很差。第二，没有已知的差分私有算法用于在私有测试数据集上凭经验评估私有分类器。在本文中，我们开发了不同的私人算法，反映现实世界的经验机器学习工作流程。我们将私有分类器训练算法视为黑盒。我们提出了私人算法，用于选择输入到分类器的功能。虽然添加预处理步骤会从实际分类过程中带走一些隐私预算（因此可能会使其噪音更大，准确性更低），但我们证明了我们的新型预处理技术在三个真实世界数据集上显着提高了分类器的准确性。我们还提出了第一个私人的算法，经验性地构建受试者工作特征（ROC）曲线上的私人测试集。
2014-11-21 cs.LG
Differentially Private Decomposable Submodular Maximization
Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University（东北大学胡里计算机科学学院）
研究了可分解子模函数的微分私有约束最大化问题。一个子模函数是可分解的，如果它采取子模函数之和的形式。在基数约束下最大化单调可分解子模函数的特殊情况被称为组合公共项目（CPP）问题[Papadimitriou等人，2008年]。Gupta等人的先前工作。[2010]给出了CPP问题的差分私有算法。我们扩展这项工作的设计差分私人算法的单调和非单调可分解的子模最大化一般拟阵的约束下，具有竞争力的效用保证。我们补充我们的理论界限与实验证明经验的性能，这提高了在一般情况下的子模块最大化的差分私有算法，并接近非私有算法的性能。
2020-05-29 cs.CR cs.DS cs.LG
Differentially-Private Clustering of Easy Instances
Google Research（谷歌研究院）；Blavatnik School of Computer Science, Tel Aviv University（特拉维夫大学布拉瓦特尼克计算机科学学院）；Ben-Gurion University（本-古里安大学）
聚类是数据分析中的一个基本问题。在差异私有集群中，目标是在不公开单个数据点信息的情况下识别$k$集群中心。尽管在研究方面取得了重大进展，但这一问题迄今仍没有切实的解决办法。在这项工作中，我们的目标是提供简单的可实现的差异私有聚类算法，当数据是"容易"，例如，当簇之间存在显著的分离时。我们提出了一个框架，允许我们应用非私有聚类算法的简单的实例和私人结合的结果。在高斯混合和$k$-均值的某些情况下，我们能够得到改进的样本复杂度界。我们补充我们的理论分析与实证评估的合成数据。
2021-12-29 cs.CR cs.DS cs.LG
Differentially Private n-gram Extraction
Microsoft（微软）；Microsoft Research（微软研究院）
我们重新讨论了差分隐私设置中的$n$ -gram提取问题。在这个问题中，给定私有文本数据的语料库，目标是在保留用户级隐私的同时释放尽可能多的$n$ -元。提取$n$ -gram是许多NLP应用程序中的基本子程序，如句子完成，电子邮件响应生成等。该问题也出现在其他应用程序中，如序列挖掘，并且是最近研究的差分私有集并（DPSU）的推广。在本文中，我们开发了一个新的差分隐私算法，在我们的实验中，显着优于国家的最先进的。我们的改进源于结合DPSU，隐私会计的最新进展，以及Chen等人（2012）发起的基于树的方法中的剪枝新算法。
2021-08-05 cs.CR cs.DS cs.LG
Rethinking Benchmarks for Differentially Private Image Classification
University of Waterloo（多伦多大学）；ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）
本文提出了一套全面的差分隐私图像分类基准测试，评估不同设置下的技术有效性，并创建了公开排行榜以跟踪进展。
2026-01-27 cs.LG
Differentially Private Regression with Unbounded Covariates
Columbia University（哥伦比亚大学）；NTUA（雅典国立技术大学）；Northeastern University（东北大学）
我们为最小二乘拟合、二元回归和线性回归的经典回归设置提供计算效率高、差异私有的算法。在此之前，我们的工作，隐私约束在这样的回归设置进行了研究，在强先验界的协变量。我们考虑高斯边缘的情况，并扩展了最近关于均值和协方差估计的差分私有技术（Kamath等人，2019; Karwa和Vadhan，2018）到亚高斯政权。我们提供了一种新的技术分析，产生差异的私人算法，上述经典的回归设置。通过二元回归的案例，我们捕获了逻辑回归和线性可分支持向量机的基本和广泛研究的模型，学习真实回归向量的无偏估计，直到缩放因子。
2022-02-19 cs.CR cs.DS cs.LG
Differentially Private Clustering: Tight Approximation Ratios
Google Research（谷歌研究院）
我们研究的任务差异私有集群。对于几个基本的聚类问题，包括欧几里德DensestBall，1-Cluster，k-means和k-median，我们给出了高效的差分私有算法，这些算法可以实现与任何非私有算法基本相同的近似比，同时只会产生很小的附加误差。这改进了现有的有效算法，仅实现一些大的常数近似因子。我们的研究结果也意味着一个改进的算法的样本和聚合隐私框架。此外，我们表明，在我们的1-集群算法中使用的工具之一，可以用来得到一个更快的量子算法在一个中等数量的维度的ClosestPair。
2020-08-18 cs.CR cs.DS cs.LG
Auditing Differentially Private Machine Learning: How Private is Private SGD?
Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University（东北大学胡里计算机科学学院）
我们调查差异私有SGD在实践中是否比其最先进的分析所保证的更好的隐私。我们通过新颖的数据投毒攻击来实现这一点，我们表明这与现实的隐私攻击相对应。虽然先前的工作（Ma等人，arXiv 2019）提出了差分隐私和数据投毒之间的这种联系，作为对数据投毒的防御，我们将其用作理解特定机制隐私的工具是新的。更一般地说，我们的工作采取了定量的，实证的方法来理解的隐私提供的具体实现的差异隐私算法，我们相信有可能补充和影响差分隐私的分析工作。
2020-06-13 cs.CR cs.LG
Differentially Private Verification of Distribution Properties
Harvard University（哈佛大学）；Rutgers University（罗格斯大学）
本文研究差分隐私分布属性测试，探讨在不可信证明者帮助下验证分布属性的样本和通信复杂性，提出在不同隐私模型下优化协议的方法，并证明产品分布私有测试的样本复杂性最优。
2026-11-11 cs.CC cs.DS cs.LG
A Polynomial Time, Pure Differentially Private Estimator for Binary Product Distributions
University of Waterloo（滑铁卢大学）
该研究提出首个兼具ε-差分隐私与计算高效性的二元乘积分布均值估计算法，在总变分距离下保证估计精度，样本复杂度在多对数因子内达最优，弥补了此前研究隐私性弱或运行时间指数级的不足。
2024-01-25 cs.CR cs.DS cs.LG
Differentially Private Synthetic Control
Columbia University（哥伦比亚大学）
合成控制是一种因果推理工具，用于通过创建合成的反事实数据来估计干预措施的治疗效果。这种方法结合了来自其他类似观测的测量结果（即，供体库）来预测感兴趣的反事实时间序列（即，目标单位）通过分析干预前目标和供体库之间的关系。随着合成控制工具越来越多地应用于敏感或专有数据，通常需要正式的隐私保护。在这项工作中，我们提供了第一个算法差分私人合成控制显式误差界。我们的方法建立在非私人合成控制和差异私人经验风险最小化的工具。我们提供的合成控制查询的灵敏度上的上限和下限，并提供明确的误差界限，我们的私人合成控制算法的准确性。我们表明，我们的算法产生准确的预测目标单位，隐私的成本很小。最后，我们经验性地评估我们的算法的性能，并显示出良好的性能，在各种参数制度，以及提供指导，从业者的超参数调整。
2023-03-24 cs.DS cs.LG stat.ML
Differentially Private Online-to-Batch for Smooth Losses
Boston University（波士顿大学）
我们开发了一个新的减少，将任何在线凸优化算法遭受$O(\sqrt{T})$遗憾到$ε$ -差分私有随机凸优化算法的最佳收敛速度$\tilde O(1/\sqrt{T} + \sqrt{d}/εT)$在线性时间内的平滑损失，形成一个直接的类比经典的非私有的“在线到批量”的转换。通过将我们的技术应用于更先进的自适应在线算法，我们产生自适应差分私人同行的收敛速度依赖于先验未知方差或参数范数。
2022-10-12 cs.CR cs.LG
Differentially Private Policy Evaluation
Lancaster University（兰卡斯特大学）；McGill University（麦吉尔大学）
我们提出了第一个差分私人算法的强化学习，适用于评估一个固定的政策的任务。我们建立了两种方法来实现差分隐私，提供了一个理论分析的隐私和实用性的两种算法，并显示出有前途的结果，简单的实证例子。
2016-03-07 cs.LG stat.ML
Differentially Private Deep Learning with Direct Feedback Alignment
University of Georgia（佐治亚大学）；The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学）
用于深度神经网络的差分私有训练的标准方法用对梯度的有偏和有噪声的近似来代替反向传播的小批量梯度。这些对训练的修改通常会导致隐私保护模型的准确性明显低于非私有模型。我们假设，替代的训练算法可能更适合差分隐私。具体来说，我们研究的直接反馈对齐（DFA）的适用性。我们提出了第一种使用DFA训练深度神经网络的差分私有方法，并表明与各种架构（全连接，卷积）和数据集上的基于反向传播的差分私有训练相比，它在准确性方面取得了显着的进步（通常为10-20%）。
2020-10-08 cs.AI cs.LG
Learning to be adversarially robust and differentially private
DeepMind
我们研究的困难，在学习中产生的强大的和差分私有优化。我们首先研究了基于梯度下降的对抗训练与差分隐私的收敛性，以线性可分数据上的简单二进制分类任务为例。我们比较了私人和非私人环境中对抗性和名义风险之间的差距，表明私人优化引入的数据维度依赖项加剧了学习鲁棒模型的困难。在此之后，我们讨论了对抗训练和差分隐私的哪些部分会损害优化，发现差分隐私中的对抗扰动和裁剪范数的大小都会增加损失景观的曲率，这意味着泛化性能较差。
2022-01-06 cs.LG
JAX-Privacy: A library for differentially private machine learning
JAX-Privacy 是一个用于差分隐私机器学习的库，提供模块化原语和最新研究成果，兼顾研究者和实践者的不同需求。
2026-02-19 cs.LG
Designing Differentially Private Estimators in High Dimensions
Harvard University（哈佛大学）
本文研究了高维情形下的差分均值估计问题。现有的差分隐私技术应用于大的维度导致计算上棘手的问题或估计过度的隐私损失。最近在高维鲁棒统计方面的工作已经确定了具有渐近维数无关误差保证的计算上易于处理的均值估计算法。我们将这些结果开发一个严格的约束的鲁棒均值估计的全局灵敏度。这就产生了一个计算上易于处理的算法差分私人均值估计在高维与维度无关的隐私损失。最后，我们表明，我们的算法显着优于经典的差分隐私方法，克服了高维差分隐私的障碍。
2020-07-18 cs.CR cs.DS cs.LG
Differentially Private Continual Learning
University of Oxford（牛津大学）
灾难性的遗忘对于出于隐私原因必须删除历史数据的机构来说可能是一个严重的问题。例如，医院可能无法永久保留患者数据。但是，仅用最近的数据训练的神经网络往往会忘记从旧数据中吸取的教训。我们提出了一个基于变分推断的差分私有持续学习框架。我们使用旧数据集的差分私有生成模型来估计给定当前模型的过去数据的可能性。
2019-02-18 cs.LG stat.ML
Differentially private scale testing via rank transformations and percentile modifications
本文提出RPST差分隐私双样本尺度检验，证明其隐私性与第一类错误控制，并通过模拟揭示秩变换增长速率在功效与敏感性间的权衡，同时改进差分隐私符号秩检验。
2025-07-04 cs.LG stat.ME
The Differentially Private Lottery Ticket Mechanism
Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学）
我们提出了差分私人彩票机制（DPLTM）。基于彩票假说的端到端差异化私人培训范式。使用“高质量的赢家”，通过我们的自定义评分功能选择，DPLTM显着提高了隐私效用权衡超过国家的最先进的。我们表明，DPLTM收敛速度更快，允许提前停止与减少隐私预算消耗。我们进一步表明，从DPLTM票是跨数据集，域和架构可转移。我们对几个公共数据集的广泛评估为我们的主张提供了证据。
2020-02-16 cs.LG stat.ML
Differentially- and non-differentially-private random decision trees
NYU Polytechnic School of Engineering（纽约大学理工学院）；Courant Institute of Mathematical Sciences（库朗数学科学研究所）；Google Research（谷歌研究院）；Facebook（脸书）
我们考虑监督学习与随机决策树，树的结构是完全随机的。该方法被广泛使用，并在实践中工作良好，尽管设置简单，但其统计机制尚未得到很好的理解。在本文中，我们提供了强有力的理论保证学习随机决策树。我们分析和比较三种不同的变体的算法，具有最小的内存需求：多数表决，阈值平均和概率平均。树的随机结构使我们能够适应这些方法的差分私有设置，因此我们也提出了所有三个方案的差分私有版本。我们给出了泛化误差的上界，并从数学上解释了精度如何依赖于随机决策树的数量。此外，我们证明，只有对数（在数据集的大小）数量的独立选择的随机决策树足以正确地分类的大部分数据，即使当差分隐私保证必须保持。我们的经验表明，多数投票和阈值平均给出了最好的准确性，也为保守的用户需要高隐私保证。此外，我们证明了一个简单的多数表决规则是一个特别好的候选人的差异私人分类，因为它是森林参数的选择比其他方法不太敏感。
2015-02-05 cs.LG
Differentially Private Linear Regression over Fully Decentralized Datasets
Tencent（腾讯）
本文提出了一种分散式线性回归学习的差分私有算法。在该算法下，从理论上推导了隐私预算，并证明了解的误差对于$O(1/t)$下降步长为$O(t)$有界，对于$O(t^{-e})$下降步长为$O(\exp(t^{1-e}))$有界.
2020-04-16 cs.CR cs.LG
Differentially Private Precision Matrix Estimation
Northwest University（西北大学）；Macau University of Science and Technology（澳门科技大学）
本文研究了当数据集包含敏感信息时的精度矩阵估计问题。在差分隐私框架下，我们通过扰动样本协方差阵，构造了一个差分隐私岭估计器。然后，我们利用交替方向乘法（ADMM）算法建立了一个差分私有图形套索估计器。理论结果和实证结果表明，所提出的方法的实用性也提供。
2019-09-06 cs.CR cs.LG stat.ML
Differentially Private Matrix Completion Revisited
Microsoft Research（微软研究院）；Boston University（波士顿大学）；University of California Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校）
我们提供了第一个可证明的联合差分隐私算法与正式的效用保证的问题，用户级的隐私保护的协同过滤。我们的算法是基于Frank-Wolfe方法，只要用户数$m$是$ω(n^{5/4})$，其中$n$是项目的数量，并且每个用户提供她的偏好至少$\sqrt{n}$随机选择的项目，它一致地估计潜在的偏好矩阵。一路上，我们提供了一个最佳的差分私有算法的奇异向量计算，著名的Oja的方法的基础上，提供了显着的节省空间和时间，同时操作稀疏矩阵。我们还在一组数据集上对我们的算法进行了经验评估，并表明它始终优于最先进的私有算法。
2018-06-12 cs.LG
Differentially Private Identity and Closeness Testing of Discrete Distributions
MIT（麻省理工学院）；USC（南加州大学）；TAU（特拉维夫大学）
本文研究了离散总体上随机样本的同一性和紧密性检验问题。我们的目标是开发高效的测试人员，同时保证人口中的个体的差分隐私。我们描述了一种方法，产生样本有效的差异私人测试这些问题。我们的理论研究结果表明，存在私人身份和亲密度测试，几乎是他们的非私人同行的样本效率。我们进行实验评估我们的算法上的合成数据。我们的实验表明，我们的私人测试人员实现小的I型和II型错误的样本量次线性域大小的基础分布。
2017-07-18 cs.DS cs.IT cs.LG
Differentially Private Learning Needs Better Features (or Much More Data)
Stanford University（斯坦福大学）
我们证明了差异私有机器学习在许多规范视觉任务上尚未达到其“AlexNet时刻”：在中等隐私预算下，手工特征训练的线性模型显著优于端到端深度神经网络。为了超过手工制作的功能的性能，我们表明，私人学习需要更多的私人数据，或访问从类似的域的公共数据上学到的功能。我们的工作为差异化的私人学习引入了简单而强大的基线，可以为评估这一领域的未来进展提供信息。
2021-02-18 cs.CR cs.LG stat.ML
DP-KAN: Differentially Private Kolmogorov-Arnold Networks
Institute of Science and Technology (ISTA)（科学技术研究院（ISTA））
本研究探讨了KAN网络在差分隐私训练中的应用，通过DP-SGD算法实现隐私保护，实验表明其性能与MLP相当，适合差分隐私模型训练。
2024-07-17 cs.CR cs.LG
Adaptive Differentially Private Empirical Risk Minimization
University of Chicago（芝加哥大学）；Toyota Technological Institute at Chicago（芝加哥丰田工业大学）；University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校）
我们提出了一个自适应（随机）梯度扰动方法差分私人经验风险最小化。在每次迭代中，添加到梯度的随机噪声最佳地适应步长;我们将此过程命名为自适应差分私有（ADP）学习。给定相同的隐私预算，我们证明了ADP方法大大提高了效用保证相比，标准的差分私人的方法，其中香草随机噪声被添加。我们的方法对于具有时变学习率的基于梯度的算法特别有用，包括AdaGrad的变体（Duchi等人，2011年）。我们提供了大量的数值实验来证明所提出的自适应差分隐私算法的有效性。
2021-10-25 cs.LG eess.IV math.OC
k-Means SubClustering: A Differentially Private Algorithm with Improved Clustering Quality
Indian Institute of Technology Gandhinagar, India（印度理工学院甘地纳加尔分校）
在当今数据驱动的世界中，信息的敏感性一直是一个重大问题。通过这些数据和有关该人背景的其他信息，人们可以很容易地推断出个人的私人数据。许多差分隐私迭代算法已被提出在交互式设置，以保护个人的隐私，从这些推理攻击。现有的方法适应的方法来计算差分隐私（DP）的质心迭代Llyod的算法和扰动的质心与各种DP机制。这些DP机制不能保证差分私有迭代算法的收敛性，并降低了集群的质量。因此，在这项工作中，我们进一步扩展了以前的工作“差分私人k均值聚类与收敛保证”，将其作为我们的基线。我们的方法的新颖之处是子聚类的集群，然后选择质心，具有更高的概率在未来的质心的方向移动。在每一个劳埃德的步骤中，使用指数DP机制将噪声注入质心。实验结果表明，我们的方法优于当前最先进的方法，即，基线算法，在聚类质量方面，同时保持相同的差分隐私要求。对于Wine和Breast_Cancer数据集，聚类质量分别比基线显著提高了4.13倍和2.83倍。
2023-01-07 cs.LG
Differentially Private Learning of Geometric Concepts
Tel Aviv University（特拉维夫大学）；Google（谷歌）；Ben-Gurion University（本-古里安大学）
我们提出了差分私人有效的算法学习联盟的多边形在平面上（这不一定是凸的）。我们的算法实现$(α,β)$ -PAC学习和$(ε,δ)$ -差分隐私使用大小为$\tilde{O}\left(\frac{1}{αε}k\log d\right)$的样本，其中域是$[d]\times[d]$和$k$是多边形的并集中的边的数目。
2019-02-13 cs.LG stat.ML
Differentially Private and Adversarially Robust Machine Learning: An Empirical Evaluation
Imperial College London（帝国理工学院）；IBM Research Europe（IBM欧洲研究院）
针对模型可能同时面临隐私推断与规避攻击的问题，本文结合对抗训练和差分隐私训练，基于成员推理攻击实证评估 DP-Adv，证明其可在保持性能的同时达到非鲁棒隐私模型的隐私水平。
2024-01-18 cs.LG
The Influence of Dropout on Membership Inference in Differentially Private Models
Drexel University（德雷塞尔大学）
不同的私有模型试图保护模型训练数据的隐私，使其成为模型安全和隐私的重要组成部分。与此同时，数据科学家和机器学习工程师寻求使用不确定性量化方法来确保模型尽可能有用和可操作。我们探讨通过辍学和隐私进行成员推断攻击对模型和没有差分隐私的不确定性量化之间的紧张关系。我们发现，模型与大的辍学略有增加模型的风险屈服于成员推断攻击在所有情况下，包括在不同的私人模型。
2021-03-16 cs.CR cs.LG
Learning Differentially Private Mechanisms
Indian Institute of Technology Kanpur（印度理工学院坎普尔分校）；University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
差分隐私是数据隐私的一个正式的数学定义，在学术界、工业界和政府中获得了广泛的关注。正确构造差分隐私算法的任务是不平凡的，并且在基础算法中已经犯了错误。目前，没有自动支持将现有的非私有程序转换为差异私有版本。在本文中，我们提出了一种技术，用于自动学习一个准确的和不同的私人版本的一个给定的非私人程序。我们展示了如何通过一系列技术来解决这个困难的程序合成问题：仔细挑选有代表性的示例输入，将问题简化为连续优化，并将结果映射回符号表达式。我们证明，我们的方法是能够学习的基础算法从差分隐私文献和显着优于自然程序合成基线。
2021-01-04 cs.CR cs.LG cs.PL
Differentially-Private Sublinear-Time Clustering
Purdue University（普渡大学）
聚类是无监督机器学习中的一个基本要素。我们提出了一个自然的和动机良好的研究方向的次线性时间差分私有聚类的问题。我们结合$k$ Mishra等人（SODA，2001）和Czumaj和Sohler（Rand. Struct. and Algorithms，2007），以及Balcan等人（ICML 2017）、Gupta等人（SODA，2010）和Ghazi等人（NeurIPS，2020）的私有聚类的最新结果，以通过子采样获得次线性时间私有$k$ -均值和$k$ -中值算法。我们还调查了群体隐私的子采样的隐私利益。
2021-12-27 cs.CR cs.LG
Privately Learning Decision Lists and a Differentially Private Winnow
Boston University（波士顿大学）
本文提出差分隐私算法，用于在PAC和在线模型中高效学习决策列表和半空间，实现隐私保护下的高质量学习保证。
2026-02-07 cs.CR cs.LG stat.ML
Differentially Private Survival Function Estimation
Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学）
生存函数估计在许多学科中使用，但在医学分析中最常见的是Kaplan-Meier估计量的形式。敏感数据（患者记录）用于估计，而对信息泄露没有任何明确的控制，这是一个重大的隐私问题。我们提出了第一个差分私人估计的生存函数，并表明它可以很容易地扩展到提供差分私人置信区间和测试统计量，而无需花费任何额外的隐私预算。我们进一步提供了扩展的差分私人估计的竞争风险的累积发病率函数，纳尔逊-Aalen的估计的危险函数等，使用11个现实生活中的临床数据集，我们提供的经验证据表明，我们提出的方法提供了良好的实用性，同时提供强大的隐私保证。
2020-01-14 cs.LG stat.ME stat.ML
Comparative Study of Differentially Private Synthetic Data Algorithms from the NIST PSCR Differential Privacy Synthetic Data Challenge
Urban Institute（城市研究所）；RAND Corporation（兰德公司）
差异化私有合成数据生成提供了一种最新的解决方案，可以发布分析上有用的数据，同时保护数据中个人的隐私。为了将这些算法用于公共政策决策，决策者需要准确了解这些算法的比较性能。相应地，数据从业者需要标准的指标来评估合成数据的分析质量。在本文中，我们使用2018-2019年国家标准与技术研究院公共安全通信研究（NIST PSCR）部门的“差分隐私合成数据挑战赛”中参赛者创建的实际差分私有合成数据集，对几种差分私有合成数据算法进行了深入评估。我们根据这些算法创建的数据的准确性以及潜在数据提供商的可用性对它们进行分析。我们在NIST PSCR数据挑战中使用的方法框架在更广泛的差异私人合成数据文献中。我们实现了额外的效用指标，包括我们自己的两个，在不同的私人合成数据和比较机制效用的三个类别。我们的差异私人数据合成方法和质量指标的比较评估显示的相对有用性，一般的优点和缺点，并提供了首选的算法和指标。最后，我们描述了我们的评估政策制定者寻求实现差异化的私人合成数据算法对未来的数据产品的影响。
2020-10-12 cs.CR cs.LG stat.AP
Differentially Private Synthetic Data: Applied Evaluations and Enhancements
Microsoft（微软公司）
在构建预测模型时，机器学习从业者经常寻求利用信息量最大的可用数据，而不侵犯数据所有者的隐私。差异隐私数据合成保护个人细节不被暴露，并允许在私人生成的数据集上训练差异隐私机器学习模型。但是，我们如何才能有效地评估差异化私有合成数据的有效性？在本文中，我们调查了四个不同的私人生成对抗网络的数据合成。我们在五个标准的表格数据集和两个应用的行业场景中对它们进行了规模评估。我们用最近的文献和其他标准机器学习工具中的新指标进行基准测试。我们的研究结果表明，一些合成器更适用于不同的隐私预算，我们进一步证明了复杂的基于域的权衡选择的方法。我们为研究人员和实践者提供基于私有内部数据的应用机器学习场景的实验学习。此外，我们提出了QUAIL，一个基于集成的建模方法来生成合成数据。我们研究QUAIL的权衡，并注意到在相同的预算约束下，它优于基线差分私人监督学习模型的情况。
2020-11-11 cs.AI cs.CR cs.CY
Private Learning Implies Online Learning: An Efficient Reduction
Princeton University（普林斯顿大学）；Google AI（谷歌人工智能）
我们研究了差异化私人学习和游戏中的在线学习概念之间的关系。最近的一些研究表明，差异化的私人学习意味着在线学习，但尼尔，罗斯和吴\cite{NeelAaronRoth2018}的一个开放的问题，问这种含义是否是{ \it有效}。具体来说，一个有效的差异化私人学习者是否意味着一个有效的在线学习者？在本文中，我们解决这个开放的问题的背景下，纯差分隐私。我们得到了一个有效的黑箱减少从差异私人学习在线学习专家的意见。
2019-06-05 cs.LG stat.ML
DP-PCA: Statistically Optimal and Differentially Private PCA
University of Washington（华盛顿大学）；Google Research（谷歌研究院）
我们研究了从$n$ i.i.d.~计算主成分的规范统计任务。数据在$(\varepsilon,δ)$ -差分隐私下的$d$维度中。（$i$）即使对于高斯数据，现有的私有算法也需要样本数量$n$与$d$超线性地缩放，即，$n=Ω(d^{3/2})$，以获得非平凡的结果，而非私有PCA仅需要$n=O(d)$，并且（$ii$）现有技术即使在每个数据点中的随机性任意小时也遭受非零误差。我们提出DP-PCA，这是一个单通算法，克服了这两个限制。它是基于一个私人的小批量梯度上升方法，依赖于{ \em私人均值估计}，它增加了最小的噪音，以确保通过适应一个给定的小批量梯度的方差隐私。对于亚高斯数据，我们甚至为$n=\tilde O(d)$提供了接近最优的统计错误率。此外，我们提供了一个下界，表明亚高斯风格的假设是必要的，在获得最佳的错误率。
2022-05-27 cs.CR cs.IT cs.LG
Differentially Private Low-dimensional Synthetic Data from High-dimensional Datasets
University of California Irvine（加州大学欧文分校）；University of California Davis（加州大学戴维斯分校）
针对高维数据下差分隐私合成数据受维数灾难影响准确性的问题，提出一种带Wasserstein距离效用保证的高效低维合成数据生成算法，其核心是无需协方差谱间隙假设、近最优精度的私有PCA流程。
2024-12-11 cs.CR cs.DS cs.LG
Differentially Private Ensemble Classifiers for Data Streams
Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学）
通过分类/回归从连续数据流中学习在许多领域都很普遍。适应不断变化的数据特征（概念漂移），同时保护数据所有者的私人信息是一个公开的挑战。我们提出了一个差分私有集成解决方案，这个问题有两个显着的特点：它允许一个\textit{unbounded}数量的集成更新，以处理潜在的永无止境的数据流在一个固定的隐私预算，它是\textit{model agnostic}，因为它对待任何预先训练的差分私有分类/回归模型作为一个黑盒子。我们的方法在真实世界和模拟数据集上的性能优于竞争对手，这些数据集具有不同的隐私设置，概念漂移和数据分布。
2021-12-09 cs.CR cs.LG stat.ML
Propose, Test, Release: Differentially private estimation with high probability
Columbia University, Department of Statistics（哥伦比亚大学统计系）；ENSAE ParisTech, Department of Statistics（巴黎高等经济商业学院统计系）
基于Dwork和Lei（2009）提出的“建议、检验、发布”（PTR）机制，我们推导了差分私有中位数和均值估计量的集中不等式。我们引入了一个新的通用版本的PTR机制，使我们能够获得高概率的误差界差分私人估计。我们的算法提供了第一个统计保证差异私人估计的中位数和平均值没有任何有界性假设的数据，而不假设目标人口参数位于一些已知的有界区间。我们的程序不依赖于任何截断的数据，并提供了第一个亚高斯高概率界差分私人中位数和均值估计，可能重尾随机变量。
2020-02-19 cs.CR cs.LG math.ST
An $\tilde{O}$ptimal Differentially Private Learner for Concept Classes with VC Dimension 1
Department of Computer Science, Georgetown University（乔治城大学计算机科学系）
我们提出了第一个几乎最佳的差分私人PAC学习者的任何概念类VC维1和Littlestone维$d$。我们的算法实现了$\tilde{O}_{\varepsilon,δ,α,δ}(\log^* d)$的样本复杂度，几乎匹配Alon等人证明的$Ω(\log^* d)$的下限。[STOC19]。在我们的工作之前，最知名的上限是一般VC类的$\tilde{O}(VC\cdot d^5)$，如Ghazi等人[STOC21]所示。
2025-07-29 cs.CR cs.LG
Differentially Private Empirical Risk Minimization with Input Perturbation
University of Tsukuba（筑波大学）；Secom Co., Ltd.（西科姆有限公司）；JST CREST（日本科学技术振兴机构 CREST）；RIKEN Center for Advanced Intelligence Project（理化学研究所革新智能综合研究中心）
我们提出了一个新的框架，差分私人ERM，输入扰动。现有的差异化私有ERM隐含地假设数据贡献者将其私有数据提交给数据库，期望数据库调用差异化私有机制来发布所学习的模型。在输入扰动中，每个数据贡献者独立地随机化她/他的数据，并将扰动后的数据提交给数据库。我们表明，输入扰动框架理论上保证了与随机数据学习的模型最终满足规定的隐私参数的差分隐私。同时，输入扰动保证了服务器的局部差分隐私。我们还证明了在一定条件下，输入扰动学习的模型的超额风险界为$O(1/n)$，其中$n$为样本量.这与最新技术水平的超额风险界限相同。
2017-10-20 cs.LG stat.ML
Differentially Private Confidence Intervals for Empirical Risk Minimization
The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学）；University of Georgia（佐治亚大学）
差分隐私数据采掘的过程中产生的结果受到两种类型的噪声的影响：由于数据汇集和隐私噪声，旨在防止重建的敏感信息采样噪声。在本文中，我们考虑的问题，设计各种不同的私人机器学习模型的参数的置信区间。该算法可以提供置信区间，满足差分隐私（以及最近提出的集中差分隐私），并可以与现有的差分隐私机制，训练模型使用目标扰动和输出扰动。
2018-04-11 cs.CR cs.LG stat.ML
Differentially Private Learning of Hawkes Processes
J.P. Morgan AI Research（摩根大通人工智能研究院）
Hawkes过程在事件序列数据建模中的多功能性最近得到了机器学习社区越来越多的关注。虽然它们的历史可以追溯到几十年前，但它们的一些属性，例如学习参数和发布差异隐私版本的样本复杂性，尚未得到彻底分析。本文研究了具有背景强度$μ$和激发函数$αe^{-βt}$的标准Hawkes过程.我们提供了非私人和差分私人估计的$μ$和$α$，并获得样本的复杂性结果，在这两种设置，以量化隐私的成本。我们的分析利用了Hawkes过程的强混合性质和弱相依随机变量的经典中心极限定理结果。我们在合成和真实数据集上验证了我们的理论研究结果。
2022-07-27 cs.LG stat.ML
Differentially Private Optimization for Smooth Nonconvex ERM
University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
该研究提出用于非凸经验风险最小化（ERM）的差分隐私优化算法，结合线搜索、小批量与两阶段策略提升性能，经数值实验验证了方法有效性。
2023-06-09 cs.CR cs.LG math.OC
NeuralDP Differentially private neural networks by design
差分隐私在深度神经网络训练中的应用有望允许大规模（分散）使用敏感数据，同时为个人提供严格的隐私保证。对神经网络进行差分私有训练的主要方法是DP-SGD，它依赖于基于范数的梯度裁剪作为限制灵敏度的方法，然后添加适当校准的高斯噪声。在这项工作中，我们提出了NeuralDP，一种用于私有化神经网络中某些层的激活的技术，该技术通过差分隐私的后处理特性产生差异隐私网络。我们在两个数据集（MNIST和儿科肺炎数据集（PPD））上进行了实验，与DP-SGD相比，我们的方法提供了大幅改善的隐私-效用权衡。
2021-08-10 cs.CR cs.LG
Differentially Private Empirical Risk Minimization with Sparsity-Inducing Norms
Imperial College London（帝国理工学院）
差分隐私关注的是预测质量，同时衡量隐私对个人的信息包含在数据中的影响。我们考虑差分私人风险最小化问题的正则化诱导结构稀疏。已知这些正则化子是凸的，但它们通常是不可微的。分析了标准的差分隐私算法，如输出扰动、Frank-Wolfe和目标扰动。输出扰动是一种差分私有算法，已知其在最小化强凸风险方面表现良好。以前的作品已经推导出的额外的风险界限是独立的维度。在本文中，我们假设了一类特殊的凸但非光滑的正则化，诱导结构稀疏性和损失函数的广义线性模型。我们还考虑差分私人Frank-Wolfe算法来优化风险最小化问题的对偶。我们推导出这两种算法的超额风险界限。这两个界都依赖于对偶范数的单位球的高斯宽度。我们还证明了风险最小化问题的目标扰动等价于对偶优化问题的输出扰动。这是第一个工作，分析了双重优化问题的风险最小化问题的背景下，差分隐私。
2019-05-13 cs.LG stat.ML
Relaxed Marginal Consistency for Differentially Private Query Answering
College of Information and Computer Sciences（信息与计算机科学学院）；University of Massachusetts（马萨诸塞大学）
许多用于回答数据库查询的差分私有算法涉及从噪声测量重构离散数据分布的步骤。这提供了一致的查询答案并减少了错误，但通常需要随维度呈指数级增长的空间。Private-PGM是最近的一种方法，它使用图形模型来表示数据分布，其复杂性与图形模型中的精确边缘推断的复杂性成比例，该图形模型的结构由噪声测量中的变量的共现确定。Private-PGM对于稀疏测量是高度可扩展的，但是可能无法在具有密集测量的高维中运行。我们克服了私人PGM的主要可扩展性限制，通过一个原则性的方法，放松一致性约束的估计目标。我们的新方法适用于许多现有的私人查询回答算法，提高了可扩展性或准确性，没有隐私成本。
2021-10-25 cs.CR cs.LG
Differentially Private Bayesian Linear Regression
University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校）
线性回归是处理敏感的人工来源数据的许多领域的重要工具。重要的先前工作集中在产生差分私人点估计，它提供了一个隐私保证个人，同时仍然允许建模者通过估计回归系数从数据中得出见解。我们研究贝叶斯线性回归问题，目标是计算后验分布，正确量化私人发布的统计数据的不确定性。我们表明，一个天真的方法，忽略了隐私机制注入的噪音在现实的数据设置做得很差。然后，我们开发了噪声感知的方法，执行推理的隐私机制，并在广泛的场景中产生正确的后验。
2019-10-29 cs.LG stat.ML
Large-Scale Public Data Improves Differentially Private Image Generation Quality
Cornell University（康奈尔大学）；Meta AI；Meta Fundamental AI Research（Meta基础人工智能研究院）
本研究提出一种利用大规模公共数据改进差分隐私GAN图像生成的方法，在公共数据覆盖私有数据分布的假设下，实现了最先进的FID分数并生成高质量照片级图像。
2023-08-04 cs.CR cs.CV cs.LG
Differentially Private Model Compression
University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校）；Microsoft Research（微软研究院）；Microsoft（微软）
最近的论文表明，大型预训练语言模型（LLM），如BERT，GPT-2，可以在私有数据上进行微调，以实现与许多下游自然语言处理（NLP）任务的非私有模型相当的性能，同时保证差分隐私。然而，这些模型的推理成本（由数亿个参数组成）可能非常大。因此，在实践中，LLM通常在部署到特定应用程序之前进行压缩。在本文中，我们开始研究差分私有模型压缩，并提出了实现50%的稀疏水平，同时保持几乎全部性能的框架。我们使用BERT模型在标准的GLUE基准测试上证明了这些想法，为今后关于这一主题的研究设定了基准。
2022-06-03 cs.CR cs.LG
