SoK: A Review of Differentially Private Linear Models For High-Dimensional Data
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Khanna, Amol, Raff, Edward, Inkawhich, Nathan |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Differentially Private Iterative Screening Rules for Linear Regression
von: Khanna, Amol, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Khanna, Amol, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Multi-layer Radial Basis Function Networks for Out-of-distribution Detection
von: Khanna, Amol, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Khanna, Amol, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SoK: What Makes Private Learning Unfair?
von: Yao, Kai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yao, Kai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SoK: Data Minimization in Machine Learning
von: Staab, Robin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Staab, Robin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Position: Challenges and Opportunities for Differential Privacy in the U.S. Federal Government
von: Khanna, Amol, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Khanna, Amol, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SoK: Machine Unlearning for Large Language Models
von: Ren, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ren, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SoK: Enhancing Cryptographic Collaborative Learning with Differential Privacy
von: Capano, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Capano, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2026)
SoK: The Pitfalls of Deep Reinforcement Learning for Cybersecurity
von: McFadden, Shae, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: McFadden, Shae, et al.
Veröffentlicht: (2026)
SoK: Unlearnability and Unlearning for Model Dememorization
von: Zhang, Mengying, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Mengying, et al.
Veröffentlicht: (2026)
SoK: Data Reconstruction Attacks Against Machine Learning Models: Definition, Metrics, and Benchmark
von: Wen, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wen, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SoK: Dataset Copyright Auditing in Machine Learning Systems
von: Du, Linkang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Du, Linkang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SoK: Can Trajectory Generation Combine Privacy and Utility?
von: Buchholz, Erik, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Buchholz, Erik, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Mitigating Disparate Impact of Differentially Private Learning through Bounded Adaptive Clipping
von: Zhao, Linzh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhao, Linzh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SoK: Unintended Interactions among Machine Learning Defenses and Risks
von: Duddu, Vasisht, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Duddu, Vasisht, et al.
Veröffentlicht: (2023)
SoK: Reducing the Vulnerability of Fine-tuned Language Models to Membership Inference Attacks
von: Amit, Guy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Amit, Guy, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SoK: Analyzing Adversarial Examples: A Framework to Study Adversary Knowledge
von: Fenaux, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fenaux, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SoK: On the Offensive Potential of AI
von: Schröer, Saskia Laura, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Schröer, Saskia Laura, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SoK: Verifiable Cross-Silo FL
von: Korneev, Aleksei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Korneev, Aleksei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SoK: Watermarking for AI-Generated Content
von: Zhao, Xuandong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhao, Xuandong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SoK: Security Evaluation of Wi-Fi CSI Biometrics: Attacks, Metrics, and Open Challenges
von: Braga, Gioliano de Oliveira, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Braga, Gioliano de Oliveira, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SoK: Privacy-aware LLM in Healthcare: Threat Model, Privacy Techniques, Challenges and Recommendations
von: Tahera, Mohoshin Ara, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Tahera, Mohoshin Ara, et al.
Veröffentlicht: (2026)
SoK: Security and Privacy Risks of Healthcare AI
von: Chang, Yuanhaur, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chang, Yuanhaur, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards Deep Encrypted Training: Low-Latency, Memory-Efficient, and High-Throughput Inference for Privacy-Preserving Neural Networks
von: Njungle, Nges Brian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Njungle, Nges Brian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
SoK: Privacy Preserving Machine Learning using Functional Encryption: Opportunities and Challenges
von: Panzade, Prajwal, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Panzade, Prajwal, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Public-Decay Homomorphic State Space Models for Private Sequence Inference
von: Brito, Luis
Veröffentlicht: (2026)
von: Brito, Luis
Veröffentlicht: (2026)
SoK: Blockchain-Based Decentralized AI (DeAI)
von: Lui, Elizabeth, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lui, Elizabeth, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SoK: Benchmarking Poisoning Attacks and Defenses in Federated Learning
von: Zhang, Heyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Heyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SoK: A Systems Perspective on Compound AI Threats and Countermeasures
von: Banerjee, Sarbartha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Banerjee, Sarbartha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Hiding in Plain Sight: Disguising Data Stealing Attacks in Federated Learning
von: Garov, Kostadin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Garov, Kostadin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
MalDataGen: A Modular Framework for Synthetic Tabular Data Generation in Malware Detection
von: Paim, Kayua Oleques, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Paim, Kayua Oleques, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Formal Framework for Assessing and Mitigating Emergent Security Risks in Generative AI Models: Bridging Theory and Dynamic Risk Mitigation
von: Srivastava, Aviral, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Srivastava, Aviral, et al.
Veröffentlicht: (2024)
DP-2Stage: Adapting Language Models as Differentially Private Tabular Data Generators
von: Afonja, Tejumade, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Afonja, Tejumade, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SoK: Practical Aspects of Releasing Differentially Private Graphs
von: D'Silva, Nicholas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: D'Silva, Nicholas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
SoK: Membership Inference Attacks on LLMs are Rushing Nowhere (and How to Fix It)
von: Meeus, Matthieu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Meeus, Matthieu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
PoTS: Proof-of-Training-Steps for Backdoor Detection in Large Language Models
von: Seddik, Issam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Seddik, Issam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Comprehensive OOD Detection Improvements
von: Lakkapragada, Anish, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lakkapragada, Anish, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SoK: Software Compartmentalization
von: Lefeuvre, Hugo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lefeuvre, Hugo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
TSFool: Crafting Highly-Imperceptible Adversarial Time Series through Multi-Objective Attack
von: Wang, Yanyun, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Wang, Yanyun, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Bounding the Excess Risk for Linear Models Trained on Marginal-Preserving, Differentially-Private, Synthetic Data
von: Zhou, Yvonne, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhou, Yvonne, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Novel Bifurcation Method for Observation Perturbation Attacks on Reinforcement Learning Agents: Load Altering Attacks on a Cyber Physical Power System
von: Broda-Milian, Kiernan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Broda-Milian, Kiernan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Differentially Private Iterative Screening Rules for Linear Regression
von: Khanna, Amol, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Multi-layer Radial Basis Function Networks for Out-of-distribution Detection
von: Khanna, Amol, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
SoK: What Makes Private Learning Unfair?
von: Yao, Kai, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
SoK: Data Minimization in Machine Learning
von: Staab, Robin, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Position: Challenges and Opportunities for Differential Privacy in the U.S. Federal Government
von: Khanna, Amol, et al.
Veröffentlicht: (2024)