GCON: Differentially Private Graph Convolutional Network via Objective Perturbation
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Wei, Jianxin, Zhu, Yizheng, Xiao, Xiaokui, Bao, Ergute, Yang, Yin, Cai, Kuntai, Ooi, Beng Chin |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
DPIS: An Enhanced Mechanism for Differentially Private SGD with Importance Sampling
di: Wei, Jianxin, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Wei, Jianxin, et al.
Pubblicazione: (2022)
Skellam Mixture Mechanism: a Novel Approach to Federated Learning with Differential Privacy
di: Bao, Ergute, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Bao, Ergute, et al.
Pubblicazione: (2022)
AAA: an Adaptive Mechanism for Locally Differential Private Mean Estimation
di: Wei, Fei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wei, Fei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Auditing Apple's DifferentialPrivacy.framework: Implementation Bugs, Misconfigurations, and Practical Risks
di: Chourasia, Rishav, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chourasia, Rishav, et al.
Pubblicazione: (2026)
Passive Inference Attacks on Split Learning via Adversarial Regularization
di: Zhu, Xiaochen, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhu, Xiaochen, et al.
Pubblicazione: (2023)
Exploring Privacy and Fairness Risks in Sharing Diffusion Models: An Adversarial Perspective
di: Luo, Xinjian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Luo, Xinjian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Contrastive Learning via Bounding Group-level Contribution
di: Li, Kecen, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Kecen, et al.
Pubblicazione: (2026)
DP-S4S: Accurate and Scalable Select-Join-Aggregate Query Processing with User-Level Differential Privacy
di: Qiu, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Qiu, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Improving the Privacy and Practicality of Objective Perturbation for Differentially Private Linear Learners
di: Redberg, Rachel, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Redberg, Rachel, et al.
Pubblicazione: (2023)
Overcoming the Retrieval Barrier: Indirect Prompt Injection in the Wild for LLM Systems
di: Chang, Hongyan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chang, Hongyan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Calibrating Noise for Group Privacy in Subsampled Mechanisms
di: Jiang, Yangfan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jiang, Yangfan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Optimization for Non-Decomposable Objective Functions
di: Kong, Weiwei, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kong, Weiwei, et al.
Pubblicazione: (2023)
Prompt Inference Attack on Distributed Large Language Model Inference Frameworks
di: Luo, Xinjian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Luo, Xinjian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Differentially Private Distance Query with Asymmetric Noise
di: Sheng, Weihong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sheng, Weihong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Robustness of Locally Differentially Private Graph Analysis Against Poisoning
di: Imola, Jacob, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Imola, Jacob, et al.
Pubblicazione: (2022)
Differentially Private Range Queries with Correlated Input Perturbation
di: Dharangutte, Prathamesh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dharangutte, Prathamesh, et al.
Pubblicazione: (2024)
SeSeMI: Secure Serverless Model Inference on Sensitive Data
di: Hu, Guoyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Guoyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Output Perturbation for Differentially Private Convex Optimization: Faster and More General
di: Lowy, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Lowy, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2021)
From Randomized Response to Randomized Index: Answering Subset Counting Queries with Local Differential Privacy
di: Ye, Qingqing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ye, Qingqing, et al.
Pubblicazione: (2025)
PSGraph: Differentially Private Streaming Graph Synthesis by Considering Temporal Dynamics
di: Yuan, Quan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yuan, Quan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Private and Communication-Efficient Federated Learning based on Differentially Private Sketches
di: Zhang, Meifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Meifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
VIRGOS: Secure Graph Convolutional Network on Vertically Split Data from Sparse Matrix Decomposition
di: Zheng, Yu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zheng, Yu, et al.
Pubblicazione: (2025)
When FinTech Meets Privacy: Securing Financial LLMs with Differential Private Fine-Tuning
di: Zhu, Sichen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhu, Sichen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Differentially Private Relational Learning with Entity-level Privacy Guarantees
di: Huang, Yinan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Yinan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Reliable and Generalizable Differentially Private Machine Learning (Extended Version)
di: Bao, Wenxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bao, Wenxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Near-Optimal Differentially Private Graph Algorithms via the Multidimensional AboveThreshold Mechanism
di: Dhulipala, Laxman, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dhulipala, Laxman, et al.
Pubblicazione: (2025)
Provably Robust Explainable Graph Neural Networks against Graph Perturbation Attacks
di: Li, Jiate, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Jiate, et al.
Pubblicazione: (2025)
Advances in Differential Privacy and Differentially Private Machine Learning
di: Das, Saswat, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Das, Saswat, et al.
Pubblicazione: (2024)
Graph Reconstruction from Differentially Private GNN Explanations
di: Sahoo, Rishi Raj, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sahoo, Rishi Raj, et al.
Pubblicazione: (2026)
HoGS: Homophily-Oriented Graph Synthesis for Local Differentially Private GNN Training
di: Xu, Wen, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xu, Wen, et al.
Pubblicazione: (2026)
Hyena: Optimizing Homomorphically Encrypted Convolution for Private CNN Inference
di: Roh, Hyeri, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Roh, Hyeri, et al.
Pubblicazione: (2023)
AdvSGM: Differentially Private Graph Learning via Adversarial Skip-gram Model
di: Zhang, Sen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Sen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Data Poisoning Attacks to Locally Differentially Private Frequent Itemset Mining Protocols
di: Tong, Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tong, Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Graph Diffusion with Applications in Personalized PageRanks
di: Wei, Rongzhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wei, Rongzhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
Benchmarking Differentially Private Tabular Data Synthesis
di: Chen, Kai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Kai, et al.
Pubblicazione: (2025)
Differentially Private Empirical Cumulative Distribution Functions
di: Barczewski, Antoine, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Barczewski, Antoine, et al.
Pubblicazione: (2025)
Missing Mass for Differentially Private Domain Discovery
di: Dick, Travis, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Dick, Travis, et al.
Pubblicazione: (2026)
Differentially Private aggregate hints in mev-share
di: Passerat-Palmbach, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Passerat-Palmbach, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Differentially Private Model Merging
di: Yin, Qichuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yin, Qichuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Differentially Private Inductive Miner
di: Schulze, Max, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schulze, Max, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
DPIS: An Enhanced Mechanism for Differentially Private SGD with Importance Sampling
di: Wei, Jianxin, et al.
Pubblicazione: (2022) -
Skellam Mixture Mechanism: a Novel Approach to Federated Learning with Differential Privacy
di: Bao, Ergute, et al.
Pubblicazione: (2022) -
AAA: an Adaptive Mechanism for Locally Differential Private Mean Estimation
di: Wei, Fei, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Auditing Apple's DifferentialPrivacy.framework: Implementation Bugs, Misconfigurations, and Practical Risks
di: Chourasia, Rishav, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Passive Inference Attacks on Split Learning via Adversarial Regularization
di: Zhu, Xiaochen, et al.
Pubblicazione: (2023)