Obtaining $(ε,δ)$-differential privacy guarantees when using a Poisson mechanism to synthesize contingency tables
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Jackson, James, Mitra, Robin, Francis, Brian, Dove, Iain |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
The appeal of the gamma family distribution to protect the confidentiality of contingency tables
par: Jackson, James, et autres
Publié: (2024)
par: Jackson, James, et autres
Publié: (2024)
Consistent community detection in multi-layer networks with heterogeneous differential privacy
par: Zhen, Yaoming, et autres
Publié: (2024)
par: Zhen, Yaoming, et autres
Publié: (2024)
Balancing the privacy-utility trade-off: How to draw reliable conclusions from private data
par: de Fondeville, Raphaël
Publié: (2026)
par: de Fondeville, Raphaël
Publié: (2026)
Advancing privacy in learning analytics using differential privacy
par: Liu, Qinyi, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Qinyi, et autres
Publié: (2025)
Publishing Wikipedia usage data with strong privacy guarantees
par: Adeleye, Temilola, et autres
Publié: (2023)
par: Adeleye, Temilola, et autres
Publié: (2023)
Debiasing Functions of Private Statistics in Postprocessing
par: Calmon, Flavio, et autres
Publié: (2025)
par: Calmon, Flavio, et autres
Publié: (2025)
The Complexities of Differential Privacy for Survey Data
par: Drechsler, Jörg, et autres
Publié: (2024)
par: Drechsler, Jörg, et autres
Publié: (2024)
Slowly Scaling Per-Record Differential Privacy
par: Finley, Brian, et autres
Publié: (2024)
par: Finley, Brian, et autres
Publié: (2024)
An exponential mechanism based on quadratic approximations for fine-tuning machine learning models with privacy guarantees
par: Tran, Hoang, et autres
Publié: (2026)
par: Tran, Hoang, et autres
Publié: (2026)
Differentially Private Verification of Survey-Weighted Estimates
par: Lin, Tong, et autres
Publié: (2024)
par: Lin, Tong, et autres
Publié: (2024)
Prior-itizing Privacy: A Bayesian Approach to Setting the Privacy Budget in Differential Privacy
par: Kazan, Zeki, et autres
Publié: (2023)
par: Kazan, Zeki, et autres
Publié: (2023)
Asymptotic utility of spectral anonymization
par: Perkonoja, Katariina, et autres
Publié: (2024)
par: Perkonoja, Katariina, et autres
Publié: (2024)
Differentially Private Finite Population Estimation via Survey Weight Regularization
par: Seeman, Jeremy, et autres
Publié: (2024)
par: Seeman, Jeremy, et autres
Publié: (2024)
Achieving Privacy Utility Balance for Multivariate Time Series Data
par: Hore, Gaurab, et autres
Publié: (2024)
par: Hore, Gaurab, et autres
Publié: (2024)
Data anonymization in the presence of outliers via invariant coordinate selection
par: Perkonoja, Katariina, et autres
Publié: (2026)
par: Perkonoja, Katariina, et autres
Publié: (2026)
Bayesian Inference Under Differential Privacy With Bounded Data
par: Kazan, Zeki, et autres
Publié: (2024)
par: Kazan, Zeki, et autres
Publié: (2024)
Optimal Debiased Inference on Privatized Data via Indirect Estimation and Parametric Bootstrap
par: Wang, Zhanyu, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Zhanyu, et autres
Publié: (2025)
Bistochastically private release of longitudinal data
par: Ruiz, Nicolas
Publié: (2025)
par: Ruiz, Nicolas
Publié: (2025)
Tangent differential privacy
par: Ying, Lexing
Publié: (2024)
par: Ying, Lexing
Publié: (2024)
Federated learning with differential privacy and an untrusted aggregator
par: Liu, Kunlong, et autres
Publié: (2023)
par: Liu, Kunlong, et autres
Publié: (2023)
Optimal partition selection with Rényi differential privacy
par: Harrison, Charlie, et autres
Publié: (2026)
par: Harrison, Charlie, et autres
Publié: (2026)
Unbiased Statistical Estimation and Valid Confidence Intervals Under Differential Privacy
par: Covington, Christian, et autres
Publié: (2021)
par: Covington, Christian, et autres
Publié: (2021)
Beta-CoRM: A Bayesian Approach for $n$-gram Profiles Analysis
par: Perusquía, José A., et autres
Publié: (2020)
par: Perusquía, José A., et autres
Publié: (2020)
Privacy-Preserving Cohort Analytics for Personalized Health Platforms: A Differentially Private Framework with Stochastic Risk Modeling
par: Chakraborty, Richik, et autres
Publié: (2026)
par: Chakraborty, Richik, et autres
Publié: (2026)
SILENT: A New Lens on Statistics in Software Timing Side Channels
par: Dunsche, Martin, et autres
Publié: (2025)
par: Dunsche, Martin, et autres
Publié: (2025)
Dynamic Bayesian Networks, Elicitation and Data Embedding for Secure Environments
par: Drury, Kieran, et autres
Publié: (2024)
par: Drury, Kieran, et autres
Publié: (2024)
A robust statistical framework for cyber-vulnerability prioritisation under partial information in threat intelligence
par: Angelelli, Mario, et autres
Publié: (2023)
par: Angelelli, Mario, et autres
Publié: (2023)
A Comparison of SynDiffix Multi-table versus Single-table Synthetic Data
par: Francis, Paul
Publié: (2024)
par: Francis, Paul
Publié: (2024)
General-Purpose $f$-DP Estimation and Auditing in a Black-Box Setting
par: Askin, Önder, et autres
Publié: (2025)
par: Askin, Önder, et autres
Publié: (2025)
On the differential privacy of dynamic location obfuscation with personalized error bounds
par: Shun, Zhang, et autres
Publié: (2021)
par: Shun, Zhang, et autres
Publié: (2021)
A privacy preserving querying mechanism with high utility for electric vehicles
par: Atmaca, Ugur Ilker, et autres
Publié: (2022)
par: Atmaca, Ugur Ilker, et autres
Publié: (2022)
Differential privacy for symmetric log-concave mechanisms
par: Vinterbo, Staal A.
Publié: (2022)
par: Vinterbo, Staal A.
Publié: (2022)
Sketches-based join size estimation under local differential privacy
par: Zhang, Meifan, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Meifan, et autres
Publié: (2024)
Improving the Variance of Differentially Private Randomized Experiments through Clustering
par: Javanmard, Adel, et autres
Publié: (2023)
par: Javanmard, Adel, et autres
Publié: (2023)
Differentially Private Covariate Balancing Causal Inference
par: Ohnishi, Yuki, et autres
Publié: (2024)
par: Ohnishi, Yuki, et autres
Publié: (2024)
Differentially Private E-Values
par: Csillag, Daniel, et autres
Publié: (2025)
par: Csillag, Daniel, et autres
Publié: (2025)
CausalArmor: Efficient Indirect Prompt Injection Guardrails via Causal Attribution
par: Kim, Minbeom, et autres
Publié: (2026)
par: Kim, Minbeom, et autres
Publié: (2026)
Sequentially Auditing Differential Privacy
par: González, Tomás, et autres
Publié: (2025)
par: González, Tomás, et autres
Publié: (2025)
Certified Causal Defense with Generalizable Robustness
par: Qiao, Yiran, et autres
Publié: (2024)
par: Qiao, Yiran, et autres
Publié: (2024)
Auditing Differential Privacy in the Black-Box Setting
par: Shi, Kaining, et autres
Publié: (2025)
par: Shi, Kaining, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
The appeal of the gamma family distribution to protect the confidentiality of contingency tables
par: Jackson, James, et autres
Publié: (2024) -
Consistent community detection in multi-layer networks with heterogeneous differential privacy
par: Zhen, Yaoming, et autres
Publié: (2024) -
Balancing the privacy-utility trade-off: How to draw reliable conclusions from private data
par: de Fondeville, Raphaël
Publié: (2026) -
Advancing privacy in learning analytics using differential privacy
par: Liu, Qinyi, et autres
Publié: (2025) -
Publishing Wikipedia usage data with strong privacy guarantees
par: Adeleye, Temilola, et autres
Publié: (2023)