Optimal Classification-based Anomaly Detection with Neural Networks: Theory and Practice
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Zhou, Tian-Yi, Lau, Matthew, Chen, Jizhou, Lee, Wenke, Huo, Xiaoming |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Bridging Unsupervised and Semi-Supervised Anomaly Detection: A Theoretically-Grounded and Practical Framework with Synthetic Anomalies
di: Lau, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lau, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2025)
On Rate-Optimal Partitioning Classification from Observable and from Privatised Data
di: Csáji, Balázs Csanád, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Csáji, Balázs Csanád, et al.
Pubblicazione: (2023)
Optimal Survey Design for Private Mean Estimation
di: Chen, Yu-Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Yu-Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Differentially Private Sliced Inverse Regression: Minimax Optimality and Algorithm
di: Xia, Xintao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xia, Xintao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Optimal Detection for Language Watermarks with Pseudorandom Collision
di: Cai, T. Tony, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cai, T. Tony, et al.
Pubblicazione: (2025)
Federated Transfer Learning with Differential Privacy
di: Li, Mengchu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Mengchu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Optimal Regret of Bernoulli Bandits under Global Differential Privacy
di: Azize, Achraf, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Azize, Achraf, et al.
Pubblicazione: (2025)
Score Attack: A Lower Bound Technique for Optimal Differentially Private Learning
di: Cai, T. Tony, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Cai, T. Tony, et al.
Pubblicazione: (2023)
Causal Digital Twins for Cyber-Physical Security: A Framework for Robust Anomaly Detection in Industrial Control Systems
di: Homaei, Mohammadhossein, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Homaei, Mohammadhossein, et al.
Pubblicazione: (2025)
Generalization Bound and New Algorithm for Clean-Label Backdoor Attack
di: Yu, Lijia, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yu, Lijia, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Statistical Viewpoint on Differential Privacy: Hypothesis Testing, Representation and Blackwell's Theorem
di: Su, Weijie J.
Pubblicazione: (2024)
di: Su, Weijie J.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Best-Arm Identification
di: Azize, Achraf, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Azize, Achraf, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Manifold Denoising
di: Wu, Jiaqi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wu, Jiaqi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Some Targets Are Harder to Identify than Others: Quantifying the Target-dependent Membership Leakage
di: Azize, Achraf, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Azize, Achraf, et al.
Pubblicazione: (2024)
On Privately Estimating a Single Parameter
di: Asi, Hilal, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Asi, Hilal, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Linear Approach to Data Poisoning
di: Flynn, Donald, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Flynn, Donald, et al.
Pubblicazione: (2025)
Privacy of SGD under Gaussian or Heavy-Tailed Noise: Guarantees without Gradient Clipping
di: Şimşekli, Umut, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Şimşekli, Umut, et al.
Pubblicazione: (2024)
On Differentially Private U Statistics
di: Chaudhuri, Kamalika, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chaudhuri, Kamalika, et al.
Pubblicazione: (2024)
Sequential Membership Inference Attacks
di: Michel, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Michel, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2026)
DP-SPRT: Differentially Private Sequential Probability Ratio Tests
di: Michel, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Michel, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2025)
Sequential Change Detection for Multiple Data Streams with Differential Privacy
di: Zhang, Lixing, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Lixing, et al.
Pubblicazione: (2026)
Instance-Optimal Private Density Estimation in the Wasserstein Distance
di: Feldman, Vitaly, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Feldman, Vitaly, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Synthetic High-dimensional Tabular Stream
di: Kumar, Girish, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kumar, Girish, et al.
Pubblicazione: (2024)
Contraction of Locally Differentially Private Mechanisms
di: Asoodeh, Shahab, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Asoodeh, Shahab, et al.
Pubblicazione: (2022)
An Iterative Algorithm for Differentially Private $k$-PCA with Adaptive Noise
di: Düngler, Johanna, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Düngler, Johanna, et al.
Pubblicazione: (2025)
Concentrated Differential Privacy for Bandits
di: Azize, Achraf, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Azize, Achraf, et al.
Pubblicazione: (2023)
CoinPress: Practical Private Mean and Covariance Estimation
di: Biswas, Sourav, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Biswas, Sourav, et al.
Pubblicazione: (2020)
Bayesian Adversarial Privacy
di: Bell, Cameron, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bell, Cameron, et al.
Pubblicazione: (2026)
Nonparametric extensions of randomized response for private confidence sets
di: Waudby-Smith, Ian, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Waudby-Smith, Ian, et al.
Pubblicazione: (2022)
Differentially Private Federated Learning: Servers Trustworthiness, Estimation, and Statistical Inference
di: Zhang, Zhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Zhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mitigating Privacy-Utility Trade-off in Decentralized Federated Learning via $f$-Differential Privacy
di: Li, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Differentially Private Inference for Longitudinal Linear Regression
di: Sopa, Getoar, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sopa, Getoar, et al.
Pubblicazione: (2026)
Uncertainty quantification by block bootstrap for differentially private stochastic gradient descent
di: Dette, Holger, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dette, Holger, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Permutation Tests: Applications to Kernel Methods
di: Kim, Ilmun, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kim, Ilmun, et al.
Pubblicazione: (2023)
Optimal Rates for Differentially Private Hypothesis Testing with E-values
di: Jacobsen, Ben, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Jacobsen, Ben, et al.
Pubblicazione: (2026)
Beyond Covariance Matrix: The Statistical Complexity of Private Linear Regression
di: Chen, Fan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Fan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Simulation-based, Finite-sample Inference for Privatized Data
di: Awan, Jordan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Awan, Jordan, et al.
Pubblicazione: (2023)
A Bias-Accuracy-Privacy Trilemma for Statistical Estimation
di: Kamath, Gautam, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kamath, Gautam, et al.
Pubblicazione: (2023)
Approximation of RKHS Functionals by Neural Networks
di: Zhou, Tian-Yi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhou, Tian-Yi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Modelling 1/f Noise in TRNGs via Fractional Brownian Motion
di: Skorski, Maciej
Pubblicazione: (2024)
di: Skorski, Maciej
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Bridging Unsupervised and Semi-Supervised Anomaly Detection: A Theoretically-Grounded and Practical Framework with Synthetic Anomalies
di: Lau, Matthew, et al.
Pubblicazione: (2025) -
On Rate-Optimal Partitioning Classification from Observable and from Privatised Data
di: Csáji, Balázs Csanád, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Optimal Survey Design for Private Mean Estimation
di: Chen, Yu-Wei, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Differentially Private Sliced Inverse Regression: Minimax Optimality and Algorithm
di: Xia, Xintao, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Optimal Detection for Language Watermarks with Pseudorandom Collision
di: Cai, T. Tony, et al.
Pubblicazione: (2025)