It's Our Loss: No Privacy Amplification for Hidden State DP-SGD With Non-Convex Loss
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | Annamalai, Meenatchi Sundaram Muthu Selva |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
To Shuffle or not to Shuffle: Auditing DP-SGD with Shuffling
von: Annamalai, Meenatchi Sundaram Muthu Selva, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Annamalai, Meenatchi Sundaram Muthu Selva, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Tight Auditing of Differential Privacy in MST and AIM
von: Ganev, Georgi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ganev, Georgi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Nearly Tight Black-Box Auditing of Differentially Private Machine Learning
von: Annamalai, Meenatchi Sundaram Muthu Selva, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Annamalai, Meenatchi Sundaram Muthu Selva, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Linear Reconstruction Approach for Attribute Inference Attacks against Synthetic Data
von: Annamalai, Meenatchi Sundaram Muthu Selva, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Annamalai, Meenatchi Sundaram Muthu Selva, et al.
Veröffentlicht: (2023)
The Hitchhiker's Guide to Efficient, End-to-End, and Tight DP Auditing
von: Annamalai, Meenatchi Sundaram Muthu Selva, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Annamalai, Meenatchi Sundaram Muthu Selva, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Understanding the Impact of Data Domain Extraction on Synthetic Data Privacy
von: Ganev, Georgi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ganev, Georgi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Elusive Pursuit of Reproducing PATE-GAN: Benchmarking, Auditing, Debugging
von: Ganev, Georgi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ganev, Georgi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Importance of Being Discrete: Measuring the Impact of Discretization in End-to-End Differentially Private Synthetic Data
von: Ganev, Georgi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ganev, Georgi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
"What do you want from theory alone?" Experimenting with Tight Auditing of Differentially Private Synthetic Data Generation
von: Annamalai, Meenatchi Sundaram Muthu Selva, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Annamalai, Meenatchi Sundaram Muthu Selva, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CLIOPATRA: Extracting Private Information from LLM Insights
von: Annamalai, Meenatchi Sundaram Muthu Selva, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Annamalai, Meenatchi Sundaram Muthu Selva, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Tighter Privacy Auditing of DP-SGD in the Hidden State Threat Model
von: Cebere, Tudor, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cebere, Tudor, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Unified Framework for Adversary-Aware Differential Privacy Bounds
von: Swanberg, Marika, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Swanberg, Marika, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Convergent Privacy Loss of Noisy-SGD without Convexity and Smoothness
von: Chien, Eli, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chien, Eli, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Beyond the Crawl: Unmasking Browser Fingerprinting in Real User Interactions
von: Annamalai, Meenatchi Sundaram Muthu Selva, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Annamalai, Meenatchi Sundaram Muthu Selva, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Fundamental Limitations of Favorable Privacy-Utility Guarantees for DP-SGD
von: Ertan, Murat Bilgehan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ertan, Murat Bilgehan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
DP-SGD with weight clipping
von: Barczewski, Antoine, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Barczewski, Antoine, et al.
Veröffentlicht: (2023)
An Improved Privacy and Utility Analysis of Differentially Private SGD with Bounded Domain and Smooth Losses
von: Liang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Mitigating Privacy Risk in Membership Inference by Convex-Concave Loss
von: Liu, Zhenlong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Zhenlong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Have it your way: Individualized Privacy Assignment for DP-SGD
von: Boenisch, Franziska, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Boenisch, Franziska, et al.
Veröffentlicht: (2023)
FlashDP: Private Training Large Language Models with Efficient DP-SGD
von: Wang, Liangyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Liangyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
R+R:Understanding Hyperparameter Effects in DP-SGD
von: Morsbach, Felix, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Morsbach, Felix, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Tight Group-Level DP Guarantees for DP-SGD with Sampling via Mixture of Gaussians Mechanisms
von: Ganesh, Arun
Veröffentlicht: (2024)
von: Ganesh, Arun
Veröffentlicht: (2024)
DP-SGD Without Clipping: The Lipschitz Neural Network Way
von: Bethune, Louis, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Bethune, Louis, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Convex Approximation of Two-Layer ReLU Networks for Hidden State Differential Privacy
von: Romijnders, Rob, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Romijnders, Rob, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Convergence of DP-SGD with Adaptive Clipping
von: Shulgin, Egor, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shulgin, Egor, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Closed-Form Bounds for DP-SGD against Record-level Inference
von: Cherubin, Giovanni, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cherubin, Giovanni, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Expressive Losses for Verified Robustness via Convex Combinations
von: De Palma, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: De Palma, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Less Random, More Private: What is the Optimal Subsampling Scheme for DP-SGD?
von: Dong, Andy, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Dong, Andy, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Balls-and-Bins Sampling for DP-SGD
von: Chua, Lynn, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chua, Lynn, et al.
Veröffentlicht: (2024)
How Private are DP-SGD Implementations?
von: Chua, Lynn, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chua, Lynn, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Lap2: Revisiting Laplace DP-SGD for High Dimensions via Majorization Theory
von: Mohammady, Meisam, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Mohammady, Meisam, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Privacy Amplification for Matrix Mechanisms
von: Choquette-Choo, Christopher A., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Choquette-Choo, Christopher A., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Unified Mechanism-Specific Amplification by Subsampling and Group Privacy Amplification
von: Schuchardt, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Schuchardt, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Gradients Look Alike: Sensitivity is Often Overestimated in DP-SGD
von: Thudi, Anvith, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Thudi, Anvith, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Trade-off Functions for DP-SGD with Subsampling based on Random Shuffling: Tight Upper and Lower Bounds
von: van Dijk, Marten, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: van Dijk, Marten, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Scalable DP-SGD: Shuffling vs. Poisson Subsampling
von: Chua, Lynn, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chua, Lynn, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Curvature Clues: Decoding Deep Learning Privacy with Input Loss Curvature
von: Ravikumar, Deepak, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ravikumar, Deepak, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Personalized Privacy Amplification via Importance Sampling
von: Fay, Dominik, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Fay, Dominik, et al.
Veröffentlicht: (2023)
SMOTE-DP: Improving Privacy-Utility Tradeoff with Synthetic Data
von: Zhou, Yan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhou, Yan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Rényi Pufferfish Privacy: General Additive Noise Mechanisms and Privacy Amplification by Iteration
von: Pierquin, Clément, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Pierquin, Clément, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Ähnliche Einträge
-
To Shuffle or not to Shuffle: Auditing DP-SGD with Shuffling
von: Annamalai, Meenatchi Sundaram Muthu Selva, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Tight Auditing of Differential Privacy in MST and AIM
von: Ganev, Georgi, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Nearly Tight Black-Box Auditing of Differentially Private Machine Learning
von: Annamalai, Meenatchi Sundaram Muthu Selva, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
A Linear Reconstruction Approach for Attribute Inference Attacks against Synthetic Data
von: Annamalai, Meenatchi Sundaram Muthu Selva, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
The Hitchhiker's Guide to Efficient, End-to-End, and Tight DP Auditing
von: Annamalai, Meenatchi Sundaram Muthu Selva, et al.
Veröffentlicht: (2025)