Salvato in:
| Autori principali: | Aliakbarpour, Maryam, Chaudhuri, Syomantak, Courtade, Thomas A., Fallah, Alireza, Jordan, Michael I. |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2410.18404 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Managing Correlations in Data and Privacy Demand
di: Chaudhuri, Syomantak, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chaudhuri, Syomantak, et al.
Pubblicazione: (2025)
Private Estimation when Data and Privacy Demands are Correlated
di: Chaudhuri, Syomantak, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chaudhuri, Syomantak, et al.
Pubblicazione: (2024)
High-Probability Bounds For Heterogeneous Local Differential Privacy
di: Aliakbarpour, Maryam, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Aliakbarpour, Maryam, et al.
Pubblicazione: (2025)
Privacy in Metalearning and Multitask Learning: Modeling and Separations
di: Aliakbarpour, Maryam, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Aliakbarpour, Maryam, et al.
Pubblicazione: (2024)
Machine Learning with Privacy for Protected Attributes
di: Mahloujifar, Saeed, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mahloujifar, Saeed, et al.
Pubblicazione: (2025)
Auditing $f$-Differential Privacy in One Run
di: Mahloujifar, Saeed, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mahloujifar, Saeed, et al.
Pubblicazione: (2024)
Better Private Distribution Testing by Leveraging Unverified Auxiliary Data
di: Aliakbarpour, Maryam, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Aliakbarpour, Maryam, et al.
Pubblicazione: (2025)
Nearly-Linear Time Private Hypothesis Selection with the Optimal Approximation Factor
di: Aliakbarpour, Maryam, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Aliakbarpour, Maryam, et al.
Pubblicazione: (2025)
Privacy Amplification for the Gaussian Mechanism via Bounded Support
di: Hu, Shengyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Shengyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Health App Reviews for Privacy & Trust (HARPT): A Corpus for Analyzing Patient Privacy Concerns, Trust in Providers and Trust in Applications
di: Kelly, Timoteo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kelly, Timoteo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Poisoning Attacks to Local Differential Privacy Protocols for Trajectory Data
di: Hsu, I-Jung, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hsu, I-Jung, et al.
Pubblicazione: (2025)
Does Training with Synthetic Data Truly Protect Privacy?
di: Zhao, Yunpeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhao, Yunpeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
DPrivBench: Benchmarking LLMs' Reasoning for Differential Privacy
di: Wang, Erchi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Erchi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Protect Your Score: Contact Tracing With Differential Privacy Guarantees
di: Romijnders, Rob, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Romijnders, Rob, et al.
Pubblicazione: (2023)
Wasserstein Differential Privacy
di: Yang, Chengyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Chengyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Privacy-Preserving Optimal Parameter Selection for Collaborative Clustering
di: Ghasemian, Maryam, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ghasemian, Maryam, et al.
Pubblicazione: (2024)
Explaining the Model, Protecting Your Data: Revealing and Mitigating the Data Privacy Risks of Post-Hoc Model Explanations via Membership Inference
di: Huang, Catherine, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Huang, Catherine, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differential Privacy in Kernelized Contextual Bandits via Random Projections
di: Pavlovic, Nikola, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pavlovic, Nikola, et al.
Pubblicazione: (2025)
Differentially Private Active Learning: Balancing Effective Data Selection and Privacy
di: Schwethelm, Kristian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schwethelm, Kristian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Private Linear Regression with Differential Privacy and PAC Privacy
di: Yang, Hillary, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Hillary, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially Private Bootstrap: New Privacy Analysis and Inference Strategies
di: Wang, Zhanyu, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Wang, Zhanyu, et al.
Pubblicazione: (2022)
DDP-SA: Scalable Privacy-Preserving Federated Learning via Distributed Differential Privacy and Secure Aggregation
di: Wei, Wenjing, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wei, Wenjing, et al.
Pubblicazione: (2026)
Do You Really Need Public Data? Surrogate Public Data for Differential Privacy on Tabular Data
di: Hod, Shlomi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hod, Shlomi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Can Differentially Private Fine-tuning LLMs Protect Against Privacy Attacks?
di: Du, Hao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Du, Hao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Collaborative Inference over Wireless Channels with Feature Differential Privacy
di: Seif, Mohamed, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Seif, Mohamed, et al.
Pubblicazione: (2024)
Robust Estimation Under Heterogeneous Corruption Rates
di: Chaudhuri, Syomantak, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chaudhuri, Syomantak, et al.
Pubblicazione: (2025)
SafeSynthDP: Leveraging Large Language Models for Privacy-Preserving Synthetic Data Generation Using Differential Privacy
di: Nahid, Md Mahadi Hasan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nahid, Md Mahadi Hasan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Do Spikes Protect Privacy? Investigating Black-Box Model Inversion Attacks in Spiking Neural Networks
di: Poursiami, Hamed, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Poursiami, Hamed, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive Backtracking for Privacy Protection in Large Language Models
di: Yao, Zhihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yao, Zhihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Limits of Personalizing Differential Privacy Budgets
di: Cyffers, Edwige, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Cyffers, Edwige, et al.
Pubblicazione: (2026)
Laplace Transform Interpretation of Differential Privacy
di: Chourasia, Rishav, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chourasia, Rishav, et al.
Pubblicazione: (2024)
Setting $\varepsilon$ is not the Issue in Differential Privacy
di: Cyffers, Edwige
Pubblicazione: (2025)
di: Cyffers, Edwige
Pubblicazione: (2025)
Contrastive Explainable Clustering with Differential Privacy
di: Nguyen, Dung, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nguyen, Dung, et al.
Pubblicazione: (2024)
Revisiting Hyperparameter Tuning with Differential Privacy
di: Ding, Youlong, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Ding, Youlong, et al.
Pubblicazione: (2022)
Local Differential Privacy is Not Enough: A Sample Reconstruction Attack against Federated Learning with Local Differential Privacy
di: You, Zhichao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: You, Zhichao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Ensembler: Protect Collaborative Inference Privacy from Model Inversion Attack via Selective Ensemble
di: Liu, Dancheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Dancheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Privacy Leakage via Output Label Space and Differentially Private Continual Learning
di: Tobaben, Marlon, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tobaben, Marlon, et al.
Pubblicazione: (2024)
FastLloyd: Federated, Accurate, Secure, and Tunable $k$-Means Clustering with Differential Privacy
di: Diaa, Abdulrahman, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Diaa, Abdulrahman, et al.
Pubblicazione: (2024)
Differentially private Bayesian tests
di: Chakraborty, Abhisek, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chakraborty, Abhisek, et al.
Pubblicazione: (2024)
Jacobian-Guided Anisotropic Noise Reshaping for Enhancing Representation Utility under Local Differential Privacy
di: Ha, Youngmok, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ha, Youngmok, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Managing Correlations in Data and Privacy Demand
di: Chaudhuri, Syomantak, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Private Estimation when Data and Privacy Demands are Correlated
di: Chaudhuri, Syomantak, et al.
Pubblicazione: (2024) -
High-Probability Bounds For Heterogeneous Local Differential Privacy
di: Aliakbarpour, Maryam, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Privacy in Metalearning and Multitask Learning: Modeling and Separations
di: Aliakbarpour, Maryam, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Machine Learning with Privacy for Protected Attributes
di: Mahloujifar, Saeed, et al.
Pubblicazione: (2025)