Debiasing Functions of Private Statistics in Postprocessing
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Calmon, Flavio, Du, Elbert, Dwork, Cynthia, Finley, Brian, Franguridi, Grigory |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Optimal Debiased Inference on Privatized Data via Indirect Estimation and Parametric Bootstrap
par: Wang, Zhanyu, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Zhanyu, et autres
Publié: (2025)
Slowly Scaling Per-Record Differential Privacy
par: Finley, Brian, et autres
Publié: (2024)
par: Finley, Brian, et autres
Publié: (2024)
Differentially Private Verification of Survey-Weighted Estimates
par: Lin, Tong, et autres
Publié: (2024)
par: Lin, Tong, et autres
Publié: (2024)
Differentially Private Finite Population Estimation via Survey Weight Regularization
par: Seeman, Jeremy, et autres
Publié: (2024)
par: Seeman, Jeremy, et autres
Publié: (2024)
Differentially Private Inference for Longitudinal Linear Regression
par: Sopa, Getoar, et autres
Publié: (2026)
par: Sopa, Getoar, et autres
Publié: (2026)
Differentially Private Federated Learning: Servers Trustworthiness, Estimation, and Statistical Inference
par: Zhang, Zhe, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Zhe, et autres
Publié: (2024)
Differentially Private Learning Beyond the Classical Dimensionality Regime
par: Dwork, Cynthia, et autres
Publié: (2024)
par: Dwork, Cynthia, et autres
Publié: (2024)
Differentially Private E-Values
par: Csillag, Daniel, et autres
Publié: (2025)
par: Csillag, Daniel, et autres
Publié: (2025)
Obtaining $(ε,δ)$-differential privacy guarantees when using a Poisson mechanism to synthesize contingency tables
par: Jackson, James, et autres
Publié: (2024)
par: Jackson, James, et autres
Publié: (2024)
Differentially Private Covariate Balancing Causal Inference
par: Ohnishi, Yuki, et autres
Publié: (2024)
par: Ohnishi, Yuki, et autres
Publié: (2024)
Privacy-Preserving Cohort Analytics for Personalized Health Platforms: A Differentially Private Framework with Stochastic Risk Modeling
par: Chakraborty, Richik, et autres
Publié: (2026)
par: Chakraborty, Richik, et autres
Publié: (2026)
SILENT: A New Lens on Statistics in Software Timing Side Channels
par: Dunsche, Martin, et autres
Publié: (2025)
par: Dunsche, Martin, et autres
Publié: (2025)
Differentially Private Range Queries with Correlated Input Perturbation
par: Dharangutte, Prathamesh, et autres
Publié: (2024)
par: Dharangutte, Prathamesh, et autres
Publié: (2024)
Majority Vote for Distributed Differentially Private Sign Selection
par: Liu, Weidong, et autres
Publié: (2022)
par: Liu, Weidong, et autres
Publié: (2022)
Simulation-based, Finite-sample Inference for Privatized Data
par: Awan, Jordan, et autres
Publié: (2023)
par: Awan, Jordan, et autres
Publié: (2023)
Improving the Variance of Differentially Private Randomized Experiments through Clustering
par: Javanmard, Adel, et autres
Publié: (2023)
par: Javanmard, Adel, et autres
Publié: (2023)
Testing Credibility of Public and Private Surveys through the Lens of Regression
par: Basu, Debabrota, et autres
Publié: (2024)
par: Basu, Debabrota, et autres
Publié: (2024)
PrivATE: Differentially Private Confidence Intervals for Average Treatment Effects
par: Schröder, Maresa, et autres
Publié: (2025)
par: Schröder, Maresa, et autres
Publié: (2025)
Debiasing Watermarks for Large Language Models via Maximal Coupling
par: Xie, Yangxinyu, et autres
Publié: (2024)
par: Xie, Yangxinyu, et autres
Publié: (2024)
PrAda-GAN: A Private Adaptive Generative Adversarial Network with Bayes Network Structure
par: Jia, Ke, et autres
Publié: (2025)
par: Jia, Ke, et autres
Publié: (2025)
Unbiased Statistical Estimation and Valid Confidence Intervals Under Differential Privacy
par: Covington, Christian, et autres
Publié: (2021)
par: Covington, Christian, et autres
Publié: (2021)
Private Prediction Sets
par: Angelopoulos, Anastasios N., et autres
Publié: (2021)
par: Angelopoulos, Anastasios N., et autres
Publié: (2021)
Inference With Combining Rules From Multiple Differentially Private Synthetic Datasets
par: Nombo, Leila, et autres
Publié: (2024)
par: Nombo, Leila, et autres
Publié: (2024)
Bistochastically private release of longitudinal data
par: Ruiz, Nicolas
Publié: (2025)
par: Ruiz, Nicolas
Publié: (2025)
Balancing the privacy-utility trade-off: How to draw reliable conclusions from private data
par: de Fondeville, Raphaël
Publié: (2026)
par: de Fondeville, Raphaël
Publié: (2026)
The Complexities of Differential Privacy for Survey Data
par: Drechsler, Jörg, et autres
Publié: (2024)
par: Drechsler, Jörg, et autres
Publié: (2024)
Prior-itizing Privacy: A Bayesian Approach to Setting the Privacy Budget in Differential Privacy
par: Kazan, Zeki, et autres
Publié: (2023)
par: Kazan, Zeki, et autres
Publié: (2023)
Asymptotic utility of spectral anonymization
par: Perkonoja, Katariina, et autres
Publié: (2024)
par: Perkonoja, Katariina, et autres
Publié: (2024)
Achieving Privacy Utility Balance for Multivariate Time Series Data
par: Hore, Gaurab, et autres
Publié: (2024)
par: Hore, Gaurab, et autres
Publié: (2024)
Data anonymization in the presence of outliers via invariant coordinate selection
par: Perkonoja, Katariina, et autres
Publié: (2026)
par: Perkonoja, Katariina, et autres
Publié: (2026)
Bayesian Inference Under Differential Privacy With Bounded Data
par: Kazan, Zeki, et autres
Publié: (2024)
par: Kazan, Zeki, et autres
Publié: (2024)
Differentially Private Permutation Tests: Applications to Kernel Methods
par: Kim, Ilmun, et autres
Publié: (2023)
par: Kim, Ilmun, et autres
Publié: (2023)
Privacy by Postprocessing the Discrete Laplace Mechanism
par: Hillebrand, Quentin, et autres
Publié: (2026)
par: Hillebrand, Quentin, et autres
Publié: (2026)
CURATE: Scaling-up Differentially Private Causal Graph Discovery
par: Bhattacharjee, Payel, et autres
Publié: (2024)
par: Bhattacharjee, Payel, et autres
Publié: (2024)
Correlated Privacy Mechanisms for Differentially Private Distributed Mean Estimation
par: Vithana, Sajani, et autres
Publié: (2024)
par: Vithana, Sajani, et autres
Publié: (2024)
Score Attack: A Lower Bound Technique for Optimal Differentially Private Learning
par: Cai, T. Tony, et autres
Publié: (2023)
par: Cai, T. Tony, et autres
Publié: (2023)
Beta-CoRM: A Bayesian Approach for $n$-gram Profiles Analysis
par: Perusquía, José A., et autres
Publié: (2020)
par: Perusquía, José A., et autres
Publié: (2020)
Dynamic Bayesian Networks, Elicitation and Data Embedding for Secure Environments
par: Drury, Kieran, et autres
Publié: (2024)
par: Drury, Kieran, et autres
Publié: (2024)
A robust statistical framework for cyber-vulnerability prioritisation under partial information in threat intelligence
par: Angelelli, Mario, et autres
Publié: (2023)
par: Angelelli, Mario, et autres
Publié: (2023)
Synthetic Census Data Generation via Multidimensional Multiset Sum
par: Dwork, Cynthia, et autres
Publié: (2024)
par: Dwork, Cynthia, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
Optimal Debiased Inference on Privatized Data via Indirect Estimation and Parametric Bootstrap
par: Wang, Zhanyu, et autres
Publié: (2025) -
Slowly Scaling Per-Record Differential Privacy
par: Finley, Brian, et autres
Publié: (2024) -
Differentially Private Verification of Survey-Weighted Estimates
par: Lin, Tong, et autres
Publié: (2024) -
Differentially Private Finite Population Estimation via Survey Weight Regularization
par: Seeman, Jeremy, et autres
Publié: (2024) -
Differentially Private Inference for Longitudinal Linear Regression
par: Sopa, Getoar, et autres
Publié: (2026)