Smooth Anonymity for Sparse Graphs
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Epasto, Alessandro, Esfandiari, Hossein, Mirrokni, Vahab, Medina, Andres Munoz |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2022
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Differentially Private Graph Learning via Sensitivity-Bounded Personalized PageRank
di: Epasto, Alessandro, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Epasto, Alessandro, et al.
Pubblicazione: (2022)
Private Training & Data Generation by Clustering Embeddings
di: Zhou, Felix, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Felix, et al.
Pubblicazione: (2025)
Differentially Private Synthetic Data Release for Topics API Outputs
di: Dick, Travis, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dick, Travis, et al.
Pubblicazione: (2025)
Retraining with Predicted Hard Labels Provably Increases Model Accuracy
di: Das, Rudrajit, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Das, Rudrajit, et al.
Pubblicazione: (2024)
Perturb-and-Project: Differentially Private Similarities and Marginals
di: Cohen-Addad, Vincent, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cohen-Addad, Vincent, et al.
Pubblicazione: (2024)
Improving the Variance of Differentially Private Randomized Experiments through Clustering
di: Javanmard, Adel, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Javanmard, Adel, et al.
Pubblicazione: (2023)
DiSK: Differentially Private Optimizer with Simplified Kalman Filter for Noise Reduction
di: Zhang, Xinwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Xinwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Clustering in Data Streams
di: Epasto, Alessandro, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Epasto, Alessandro, et al.
Pubblicazione: (2023)
Optimal Approximation -- Smoothness Tradeoffs for Soft-Max Functions
di: Epasto, Alessandro, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Epasto, Alessandro, et al.
Pubblicazione: (2020)
Differentially Private Optimization for Non-Decomposable Objective Functions
di: Kong, Weiwei, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kong, Weiwei, et al.
Pubblicazione: (2023)
Fantômas: Understanding Face Anonymization Reversibility
di: Todt, Julian, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Todt, Julian, et al.
Pubblicazione: (2022)
Samplable Anonymous Aggregation for Private Federated Data Analysis
di: Talwar, Kunal, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Talwar, Kunal, et al.
Pubblicazione: (2023)
Latent Geometry as a Structural Monitor: Eigenspace Alignment for Anomaly Detection in Anonymity Networks
di: Chhabra, Vaibhav
Pubblicazione: (2026)
di: Chhabra, Vaibhav
Pubblicazione: (2026)
Towards the Anonymization of the Language Modeling
di: Boutet, Antoine, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Boutet, Antoine, et al.
Pubblicazione: (2025)
FreqFed: A Frequency Analysis-Based Approach for Mitigating Poisoning Attacks in Federated Learning
di: Fereidooni, Hossein, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Fereidooni, Hossein, et al.
Pubblicazione: (2023)
Auditing Privacy Mechanisms via Label Inference Attacks
di: Busa-Fekete, Róbert István, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Busa-Fekete, Róbert István, et al.
Pubblicazione: (2024)
Recent Advances in Malware Detection: Graph Learning and Explainability
di: Shokouhinejad, Hossein, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shokouhinejad, Hossein, et al.
Pubblicazione: (2025)
Rethinking Randomized Smoothing from the Perspective of Scalability
di: Kumari, Anupriya, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kumari, Anupriya, et al.
Pubblicazione: (2023)
Augment then Smooth: Reconciling Differential Privacy with Certified Robustness
di: Wu, Jiapeng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wu, Jiapeng, et al.
Pubblicazione: (2023)
Certified PEFTSmoothing: Parameter-Efficient Fine-Tuning with Randomized Smoothing
di: Fu, Chengyan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fu, Chengyan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Provably Cost-Sensitive Adversarial Defense via Randomized Smoothing
di: Xin, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Xin, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Convergent Privacy Loss of Noisy-SGD without Convexity and Smoothness
di: Chien, Eli, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chien, Eli, et al.
Pubblicazione: (2024)
Generating and Detecting Various Types of Fake Image and Audio Content: A Review of Modern Deep Learning Technologies and Tools
di: Dehghani, Arash, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dehghani, Arash, et al.
Pubblicazione: (2025)
De-Anonymization at Scale via Tournament-Style Attribution
di: Zhang, Lirui, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Lirui, et al.
Pubblicazione: (2026)
Graph Attention Networks with Physical Constraints for Anomaly Detection
di: Homaei, Mohammadhossein, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Homaei, Mohammadhossein, et al.
Pubblicazione: (2026)
Adaptive Randomized Smoothing: Certified Adversarial Robustness for Multi-Step Defences
di: Lyu, Saiyue, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lyu, Saiyue, et al.
Pubblicazione: (2024)
Self-Boost via Optimal Retraining: An Analysis via Approximate Message Passing
di: Javanmard, Adel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Javanmard, Adel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Breaking On-Chip Communication Anonymity using Flow Correlation Attacks
di: Weerasena, Hansika, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Weerasena, Hansika, et al.
Pubblicazione: (2023)
SmoothGuard: Defending Multimodal Large Language Models with Noise Perturbation and Clustering Aggregation
di: Su, Guangzhi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Su, Guangzhi, et al.
Pubblicazione: (2025)
An Improved Privacy and Utility Analysis of Differentially Private SGD with Bounded Domain and Smooth Losses
di: Liang, Hao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liang, Hao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Comments on "Privacy-Enhanced Federated Learning Against Poisoning Adversaries"
di: Schneider, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schneider, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2024)
VeriX-Anon: A Multi-Layered Framework for Mathematically Verifiable Outsourced Target-Driven Data Anonymization
di: Daga, Miit, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Daga, Miit, et al.
Pubblicazione: (2026)
Optimal Rates for $O(1)$-Smooth DP-SCO with a Single Epoch and Large Batches
di: Choquette-Choo, Christopher A., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Choquette-Choo, Christopher A., et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Selection using Smooth Sensitivity
di: Chaves, Iago, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chaves, Iago, et al.
Pubblicazione: (2025)
Provably effective detection of effective data poisoning attacks
di: Gallagher, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gallagher, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning from Anonymized and Incomplete Tabular Data
di: Lange, Lucas, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lange, Lucas, et al.
Pubblicazione: (2026)
Differentially Private Sparse Linear Regression with Heavy-tailed Responses
di: Tian, Xizhi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tian, Xizhi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Enhanced Outsourced and Secure Inference for Tall Sparse Decision Trees
di: Quijano, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Quijano, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Privacy-Centric Approach: Scalable and Secure Federated Learning Enabled by Hybrid Homomorphic Encryption
di: Nguyen, Khoa, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nguyen, Khoa, et al.
Pubblicazione: (2025)
Intrusion Detection in IoT Networks Using Hyperdimensional Computing: A Case Study on the NSL-KDD Dataset
di: Ghajari, Ghazal, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ghajari, Ghazal, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Differentially Private Graph Learning via Sensitivity-Bounded Personalized PageRank
di: Epasto, Alessandro, et al.
Pubblicazione: (2022) -
Private Training & Data Generation by Clustering Embeddings
di: Zhou, Felix, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Differentially Private Synthetic Data Release for Topics API Outputs
di: Dick, Travis, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Retraining with Predicted Hard Labels Provably Increases Model Accuracy
di: Das, Rudrajit, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Perturb-and-Project: Differentially Private Similarities and Marginals
di: Cohen-Addad, Vincent, et al.
Pubblicazione: (2024)