Differentially Private Active Learning: Balancing Effective Data Selection and Privacy
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Schwethelm, Kristian, Kaiser, Johannes, Kuntzer, Jonas, Yigitsoy, Mehmet, Rueckert, Daniel, Kaissis, Georgios |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
From Mean to Extreme: Formal Differential Privacy Bounds on the Success of Real-World Data Reconstruction Attacks
von: Riess, Anneliese, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Riess, Anneliese, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Visual Privacy Auditing with Diffusion Models
von: Schwethelm, Kristian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Schwethelm, Kristian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Complex-valued Federated Learning with Differential Privacy and MRI Applications
von: Riess, Anneliese, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Riess, Anneliese, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Your Privacy Depends on Others: Collusion Vulnerabilities in Individual Differential Privacy
von: Kaiser, Johannes, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kaiser, Johannes, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Beyond the Calibration Point: Mechanism Comparison in Differential Privacy
von: Kaissis, Georgios, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kaissis, Georgios, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Laplace Sample Information: Data Informativeness Through a Bayesian Lens
von: Kaiser, Johannes, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kaiser, Johannes, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Incentivising the federation: gradient-based metrics for data selection and valuation in private decentralised training
von: Usynin, Dmitrii, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Usynin, Dmitrii, et al.
Veröffentlicht: (2023)
How Much Is One Recurrence Worth? Iso-Depth Scaling Laws for Looped Language Models
von: Schwethelm, Kristian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Schwethelm, Kristian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Gaussian DP for Reporting Differential Privacy Guarantees in Machine Learning
von: Gomez, Juan Felipe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gomez, Juan Felipe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Attack-Aware Noise Calibration for Differential Privacy
von: Kulynych, Bogdan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kulynych, Bogdan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Private Linear Regression with Differential Privacy and PAC Privacy
von: Yang, Hillary, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Hillary, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Privacy Profiles for Private Selection
von: Koskela, Antti, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Koskela, Antti, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Differentially Private Relational Learning with Entity-level Privacy Guarantees
von: Huang, Yinan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Huang, Yinan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Calibrating Practical Privacy Risks for Differentially Private Machine Learning
von: Gu, Yuechun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gu, Yuechun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Scaling Laws for Differentially Private Language Models
von: McKenna, Ryan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: McKenna, Ryan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Unifying Re-Identification, Attribute Inference, and Data Reconstruction Risks in Differential Privacy
von: Kulynych, Bogdan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kulynych, Bogdan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Privacy-Preserving In-Context Learning with Differentially Private Few-Shot Generation
von: Tang, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Tang, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Privacy Leakage via Output Label Space and Differentially Private Continual Learning
von: Tobaben, Marlon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tobaben, Marlon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Differentially Private Clustered Federated Learning with Privacy-Preserving Initialization and Normality-Driven Aggregation
von: Xu, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Xu, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Oracle-Efficient Differentially Private Learning with Public Data
von: Block, Adam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Block, Adam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Differentially Private Covariate Balancing Causal Inference
von: Ohnishi, Yuki, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ohnishi, Yuki, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Improving the Privacy and Practicality of Objective Perturbation for Differentially Private Linear Learners
von: Redberg, Rachel, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Redberg, Rachel, et al.
Veröffentlicht: (2023)
PLRV-O: Advancing Differentially Private Deep Learning via Privacy Loss Random Variable Optimization
von: Yang, Qin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Qin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Privacy-Preserving Federated Learning with Differentially Private Hyperdimensional Computing
von: Piran, Fardin Jalil, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Piran, Fardin Jalil, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Private Estimation when Data and Privacy Demands are Correlated
von: Chaudhuri, Syomantak, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chaudhuri, Syomantak, et al.
Veröffentlicht: (2024)
DOPPLER: Differentially Private Optimizers with Low-pass Filter for Privacy Noise Reduction
von: Zhang, Xinwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Xinwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Privacy Amplification by Structured Subsampling for Deep Differentially Private Time Series Forecasting
von: Schuchardt, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Schuchardt, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Differentially Private Kaplan-Meier Estimator for Privacy-Preserving Survival Analysis
von: Veeraragavan, Narasimha Raghavan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Veeraragavan, Narasimha Raghavan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Privately Learning Decision Lists and a Differentially Private Winnow
von: Bun, Mark, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Bun, Mark, et al.
Veröffentlicht: (2026)
SelectFormer: Private and Practical Data Selection for Transformers
von: Ouyang, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ouyang, Xu, 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)
Private and Communication-Efficient Federated Learning based on Differentially Private Sketches
von: Zhang, Meifan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Meifan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Differentially Private Selection using Smooth Sensitivity
von: Chaves, Iago, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chaves, Iago, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Differentially Private High-dimensional Variable Selection via Integer Programming
von: Prastakos, Petros, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Prastakos, Petros, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Training Set Reconstruction from Differentially Private Forests: How Effective is DP?
von: Gorgé, Alice, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gorgé, Alice, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Correlated Noise Mechanisms for Differentially Private Learning
von: Pillutla, Krishna, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pillutla, Krishna, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Differentially Private Release and Learning of Threshold Functions
von: Bun, Mark, et al.
Veröffentlicht: (2015)
von: Bun, Mark, et al.
Veröffentlicht: (2015)
Differentially Private Decentralized Learning with Random Walks
von: Cyffers, Edwige, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cyffers, Edwige, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Optimal conversion from Rényi Differential Privacy to $f$-Differential Privacy
von: Riess, Anneliese, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Riess, Anneliese, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Differentially Private E-Values
von: Csillag, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Csillag, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
From Mean to Extreme: Formal Differential Privacy Bounds on the Success of Real-World Data Reconstruction Attacks
von: Riess, Anneliese, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Visual Privacy Auditing with Diffusion Models
von: Schwethelm, Kristian, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Complex-valued Federated Learning with Differential Privacy and MRI Applications
von: Riess, Anneliese, et al.
Veröffentlicht: (2021) -
Your Privacy Depends on Others: Collusion Vulnerabilities in Individual Differential Privacy
von: Kaiser, Johannes, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Beyond the Calibration Point: Mechanism Comparison in Differential Privacy
von: Kaissis, Georgios, et al.
Veröffentlicht: (2024)