The importance of feature preprocessing for differentially private linear optimization
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Sun, Ziteng, Suresh, Ananda Theertha, Menon, Aditya Krishna |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2023
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Subset-Based Instance Optimality in Private Estimation
par: Dick, Travis, et autres
Publié: (2023)
par: Dick, Travis, et autres
Publié: (2023)
Mean estimation in the add-remove model of differential privacy
par: Kulesza, Alex, et autres
Publié: (2023)
par: Kulesza, Alex, et autres
Publié: (2023)
Training generative models from privatized data
par: Reshetova, Daria, et autres
Publié: (2023)
par: Reshetova, Daria, et autres
Publié: (2023)
Randomized algorithms for precise measurement of differentially-private, personalized recommendations
par: Laro, Allegra, et autres
Publié: (2023)
par: Laro, Allegra, et autres
Publié: (2023)
Asymptotics of Language Model Alignment
par: Yang, Joy Qiping, et autres
Publié: (2024)
par: Yang, Joy Qiping, et autres
Publié: (2024)
ScionFL: Efficient and Robust Secure Quantized Aggregation
par: Ben-Itzhak, Yaniv, et autres
Publié: (2022)
par: Ben-Itzhak, Yaniv, et autres
Publié: (2022)
Rate of Model Collapse in Recursive Training
par: Suresh, Ananda Theertha, et autres
Publié: (2024)
par: Suresh, Ananda Theertha, et autres
Publié: (2024)
Efficient Language Model Architectures for Differentially Private Federated Learning
par: Ro, Jae Hun, et autres
Publié: (2024)
par: Ro, Jae Hun, et autres
Publié: (2024)
Uncertainty quantification by block bootstrap for differentially private stochastic gradient descent
par: Dette, Holger, et autres
Publié: (2024)
par: Dette, Holger, et autres
Publié: (2024)
On Robust Hypothesis Testing with respect to the Hellinger Distance
par: Modak, Eeshan, et autres
Publié: (2025)
par: Modak, Eeshan, et autres
Publié: (2025)
Breaking the Communication-Privacy-Accuracy Tradeoff with $f$-Differential Privacy
par: Jin, Richeng, et autres
Publié: (2023)
par: Jin, Richeng, et autres
Publié: (2023)
Sample-Optimal Locally Private Hypothesis Selection and the Provable Benefits of Interactivity
par: Pour, Alireza F., et autres
Publié: (2023)
par: Pour, Alireza F., et autres
Publié: (2023)
FedNC: A Secure and Efficient Federated Learning Method with Network Coding
par: Shi, Yuchen, et autres
Publié: (2023)
par: Shi, Yuchen, et autres
Publié: (2023)
Privacy Against Agnostic Inference Attacks in Vertical Federated Learning
par: Varasteh, Morteza
Publié: (2023)
par: Varasteh, Morteza
Publié: (2023)
Spectrum Breathing: Protecting Over-the-Air Federated Learning Against Interference
par: Wang, Zhanwei, et autres
Publié: (2023)
par: Wang, Zhanwei, et autres
Publié: (2023)
Safeguarding Data in Multimodal AI: A Differentially Private Approach to CLIP Training
par: Huang, Alyssa, et autres
Publié: (2023)
par: Huang, Alyssa, et autres
Publié: (2023)
FedGT: Identification of Malicious Clients in Federated Learning with Secure Aggregation
par: Xhemrishi, Marvin, et autres
Publié: (2023)
par: Xhemrishi, Marvin, et autres
Publié: (2023)
Adversary-Aware Private Inference over Wireless Channels
par: Seif, Mohamed, et autres
Publié: (2025)
par: Seif, Mohamed, et autres
Publié: (2025)
Differentially Private Fair Binary Classifications
par: Ghoukasian, Hrad, et autres
Publié: (2024)
par: Ghoukasian, Hrad, et autres
Publié: (2024)
Towards Better Statistical Understanding of Watermarking LLMs
par: Cai, Zhongze, et autres
Publié: (2024)
par: Cai, Zhongze, et autres
Publié: (2024)
Optimal Guarantees for Auditing Rényi Differentially Private Machine Learning
par: Kim, Benjamin D., et autres
Publié: (2026)
par: Kim, Benjamin D., et autres
Publié: (2026)
STAMP: Selective Task-Aware Mechanism for Text Privacy
par: Tian, Fengwei, et autres
Publié: (2026)
par: Tian, Fengwei, et autres
Publié: (2026)
Correlated Privacy Mechanisms for Differentially Private Distributed Mean Estimation
par: Vithana, Sajani, et autres
Publié: (2024)
par: Vithana, Sajani, et autres
Publié: (2024)
CorBin-FL: A Differentially Private Federated Learning Mechanism using Common Randomness
par: Salehi, Hojat Allah, et autres
Publié: (2024)
par: Salehi, Hojat Allah, et autres
Publié: (2024)
Rao Differential Privacy
par: Soto, Carlos
Publié: (2025)
par: Soto, Carlos
Publié: (2025)
An Efficient Difference-of-Convex Solver for Privacy Funnel
par: Huang, Teng-Hui, et autres
Publié: (2024)
par: Huang, Teng-Hui, et autres
Publié: (2024)
GeoClip: Geometry-Aware Clipping for Differentially Private SGD
par: Gilani, Atefeh, et autres
Publié: (2025)
par: Gilani, Atefeh, et autres
Publié: (2025)
Comparing privacy notions for protection against reconstruction attacks in machine learning
par: Biswas, Sayan, et autres
Publié: (2025)
par: Biswas, Sayan, et autres
Publié: (2025)
Local Differential Privacy with Correlated Noise Achieves Central-DP Optimal Cost
par: Pathegama, Madhura, et autres
Publié: (2026)
par: Pathegama, Madhura, et autres
Publié: (2026)
Vicious Classifiers: Assessing Inference-time Data Reconstruction Risk in Edge Computing
par: Malekzadeh, Mohammad, et autres
Publié: (2022)
par: Malekzadeh, Mohammad, et autres
Publié: (2022)
Straggler-Resilient Differentially-Private Decentralized Learning
par: Yakimenka, Yauhen, et autres
Publié: (2022)
par: Yakimenka, Yauhen, et autres
Publié: (2022)
Explainable Semantic Federated Learning Enabled Industrial Edge Network for Fire Surveillance
par: Dong, Li, et autres
Publié: (2024)
par: Dong, Li, et autres
Publié: (2024)
Privacy for Fairness: Information Obfuscation for Fair Representation Learning with Local Differential Privacy
par: Xie, Songjie, et autres
Publié: (2024)
par: Xie, Songjie, et autres
Publié: (2024)
In-Application Defense Against Evasive Web Scans through Behavioral Analysis
par: Ousat, Behzad, et autres
Publié: (2024)
par: Ousat, Behzad, et autres
Publié: (2024)
Property-Preserving Hashing for $\ell_1$-Distance Predicates: Applications to Countering Adversarial Input Attacks
par: Asghar, Hassan, et autres
Publié: (2025)
par: Asghar, Hassan, et autres
Publié: (2025)
Collaborative Inference over Wireless Channels with Feature Differential Privacy
par: Seif, Mohamed, et autres
Publié: (2024)
par: Seif, Mohamed, et autres
Publié: (2024)
Modular Neural Wiretap Codes for Fading Channels
par: Seifert, Daniel, et autres
Publié: (2024)
par: Seifert, Daniel, et autres
Publié: (2024)
Distributional Information Embedding: A Framework for Multi-bit Watermarking
par: He, Haiyun, et autres
Publié: (2025)
par: He, Haiyun, et autres
Publié: (2025)
Cryptanalysis via Machine Learning Based Information Theoretic Metrics
par: Kim, Benjamin D., et autres
Publié: (2025)
par: Kim, Benjamin D., et autres
Publié: (2025)
Quantum Key Distribution Secured Federated Learning for Channel Estimation and Radar Spectrum Sensing in 6G Networks
par: Catak, Ferhat Ozgur, et autres
Publié: (2026)
par: Catak, Ferhat Ozgur, et autres
Publié: (2026)
Documents similaires
-
Subset-Based Instance Optimality in Private Estimation
par: Dick, Travis, et autres
Publié: (2023) -
Mean estimation in the add-remove model of differential privacy
par: Kulesza, Alex, et autres
Publié: (2023) -
Training generative models from privatized data
par: Reshetova, Daria, et autres
Publié: (2023) -
Randomized algorithms for precise measurement of differentially-private, personalized recommendations
par: Laro, Allegra, et autres
Publié: (2023) -
Asymptotics of Language Model Alignment
par: Yang, Joy Qiping, et autres
Publié: (2024)