Private and Communication-Efficient Federated Learning based on Differentially Private Sketches
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Zhang, Meifan, Xie, Zhanhong, Yin, Lihua |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Sketches-based join size estimation under local differential privacy
di: Zhang, Meifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Meifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
CoSIFL: Collaborative Secure and Incentivized Federated Learning with Differential Privacy
di: Xie, Zhanhong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xie, Zhanhong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Distributed Differentially Private Data Analytics via Secure Sketching
di: Burkhardt, Jakob, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Burkhardt, Jakob, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Federated Learning: A Systematic Review
di: Fu, Jie, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fu, Jie, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Federated Learning without Noise Addition: When is it Possible?
di: Zhang, Jiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Jiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Oracle-Efficient Differentially Private Learning with Public Data
di: Block, Adam, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Block, Adam, et al.
Pubblicazione: (2024)
Privately Learning Decision Lists and a Differentially Private Winnow
di: Bun, Mark, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bun, Mark, et al.
Pubblicazione: (2026)
ALI-DPFL: Differentially Private Federated Learning with Adaptive Local Iterations
di: Ling, Xinpeng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ling, Xinpeng, et al.
Pubblicazione: (2023)
DictPFL: Efficient and Private Federated Learning on Encrypted Gradients
di: Xue, Jiaqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xue, Jiaqi, 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)
Mitigating Noise Detriment in Differentially Private Federated Learning with Model Pre-training
di: Jin, Huitong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jin, Huitong, et al.
Pubblicazione: (2024)
On Using Secure Aggregation in Differentially Private Federated Learning with Multiple Local Steps
di: Heikkilä, Mikko A.
Pubblicazione: (2024)
di: Heikkilä, Mikko A.
Pubblicazione: (2024)
Efficient Language Model Architectures for Differentially Private Federated Learning
di: Ro, Jae Hun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ro, Jae Hun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Learned Indexes
di: Du, Jianzhang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Du, Jianzhang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Age Aware Scheduling for Differentially-Private Federated Learning
di: Lin, Kuan-Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lin, Kuan-Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient Differentially Private Fine-Tuning of Diffusion Models
di: Liu, Jing, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Jing, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Clustered Federated Learning with Privacy-Preserving Initialization and Normality-Driven Aggregation
di: Xu, Jie, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xu, Jie, et al.
Pubblicazione: (2026)
Differentially Private Low-Rank Adaptation of Large Language Model Using Federated Learning
di: Liu, Xiao-Yang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liu, Xiao-Yang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Differentially Private Decentralized Learning with Random Walks
di: Cyffers, Edwige, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cyffers, Edwige, et al.
Pubblicazione: (2024)
Correlated Noise Mechanisms for Differentially Private Learning
di: Pillutla, Krishna, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pillutla, Krishna, et al.
Pubblicazione: (2025)
Differentially Private Release and Learning of Threshold Functions
di: Bun, Mark, et al.
Pubblicazione: (2015)
di: Bun, Mark, et al.
Pubblicazione: (2015)
Differentially Private Clustered Federated Learning
di: Malekmohammadi, Saber, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Malekmohammadi, Saber, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Model Merging
di: Yin, Qichuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yin, Qichuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Differentially Private Federated $k$-Means Clustering with Server-Side Data
di: Scott, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Scott, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Communication-Efficient and Differentially Private Vertical Federated Learning with Zeroth-Order Optimization
di: Zhang, Jianing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Jianing, et al.
Pubblicazione: (2025)
Delving into Differentially Private Transformer
di: Ding, Youlong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ding, Youlong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Attention Computation
di: Gao, Yeqi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Gao, Yeqi, et al.
Pubblicazione: (2023)
Differentially Private Diffusion Models
di: Dockhorn, Tim, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Dockhorn, Tim, et al.
Pubblicazione: (2022)
Privacy-Preserving Federated Learning with Differentially Private Hyperdimensional Computing
di: Piran, Fardin Jalil, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Piran, Fardin Jalil, et al.
Pubblicazione: (2024)
Straggler-Resilient Differentially-Private Decentralized Learning
di: Yakimenka, Yauhen, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Yakimenka, Yauhen, et al.
Pubblicazione: (2022)
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)
LanFL: Differentially Private Federated Learning with Large Language Models using Synthetic Samples
di: Wu, Huiyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Huiyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
SPriFed-OMP: A Differentially Private Federated Learning Algorithm for Sparse Basis Recovery
di: Mulay, Ajinkya Kiran, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mulay, Ajinkya Kiran, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enabling Differentially Private Federated Learning for Speech Recognition: Benchmarks, Adaptive Optimizers and Gradient Clipping
di: Pelikan, Martin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Pelikan, Martin, et al.
Pubblicazione: (2023)
Differentially Private Online Federated Learning with Correlated Noise
di: Zhang, Jiaojiao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Jiaojiao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deep Efficient Private Neighbor Generation for Subgraph Federated Learning
di: Zhang, Ke, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Ke, et al.
Pubblicazione: (2024)
CipherPrune: Efficient and Scalable Private Transformer Inference
di: Zhang, Yancheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Yancheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Differentially Private Federated Learning: Servers Trustworthiness, Estimation, and Statistical Inference
di: Zhang, Zhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Zhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially-Private Multi-Tier Federated Learning
di: Chen, Evan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Evan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Random Feature Model
di: Liao, Chunyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liao, Chunyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Sketches-based join size estimation under local differential privacy
di: Zhang, Meifan, et al.
Pubblicazione: (2024) -
CoSIFL: Collaborative Secure and Incentivized Federated Learning with Differential Privacy
di: Xie, Zhanhong, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Distributed Differentially Private Data Analytics via Secure Sketching
di: Burkhardt, Jakob, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Differentially Private Federated Learning: A Systematic Review
di: Fu, Jie, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Differentially Private Federated Learning without Noise Addition: When is it Possible?
di: Zhang, Jiang, et al.
Pubblicazione: (2024)