Private Rate-Constrained Optimization with Applications to Fair Learning
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Yaghini, Mohammad, Cebere, Tudor, Menart, Michael, Bellet, Aurélien, Papernot, Nicolas |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Tighter Privacy Auditing of DP-SGD in the Hidden State Threat Model
par: Cebere, Tudor, et autres
Publié: (2024)
par: Cebere, Tudor, et autres
Publié: (2024)
On the Privacy Risk of In-context Learning
par: Duan, Haonan, et autres
Publié: (2024)
par: Duan, Haonan, et autres
Publié: (2024)
On the Gradient Complexity of Private Optimization with Private Oracles
par: Menart, Michael, et autres
Publié: (2025)
par: Menart, Michael, et autres
Publié: (2025)
Privacy Auditing with Zero (0) Training Run
par: Cebere, Tudor, et autres
Publié: (2026)
par: Cebere, Tudor, et autres
Publié: (2026)
Differentially Private Decentralized Learning with Random Walks
par: Cyffers, Edwige, et autres
Publié: (2024)
par: Cyffers, Edwige, et autres
Publié: (2024)
The Relative Gaussian Mechanism and its Application to Private Gradient Descent
par: Hendrikx, Hadrien, et autres
Publié: (2023)
par: Hendrikx, Hadrien, et autres
Publié: (2023)
Privacy in Theory, Bugs in Practice: Grey-Box Auditing of Differential Privacy Libraries
par: Cebere, Tudor, et autres
Publié: (2026)
par: Cebere, Tudor, et autres
Publié: (2026)
Differentially Private Non-Convex Optimization under the KL Condition with Optimal Rates
par: Menart, Michael, et autres
Publié: (2023)
par: Menart, Michael, et autres
Publié: (2023)
Privacy Attacks in Decentralized Learning
par: Mrini, Abdellah El, et autres
Publié: (2024)
par: Mrini, Abdellah El, et autres
Publié: (2024)
Beyond Laplace and Gaussian: Exploring the Generalized Gaussian Mechanism for Private Machine Learning
par: Rinberg, Roy, et autres
Publié: (2025)
par: Rinberg, Roy, et autres
Publié: (2025)
Private Algorithms for Stochastic Saddle Points and Variational Inequalities: Beyond Euclidean Geometry
par: Bassily, Raef, et autres
Publié: (2024)
par: Bassily, Raef, et autres
Publié: (2024)
Public-data Assisted Private Stochastic Optimization: Power and Limitations
par: Ullah, Enayat, et autres
Publié: (2024)
par: Ullah, Enayat, et autres
Publié: (2024)
Byzantine Failures Harm the Generalization of Robust Distributed Learning Algorithms More Than Data Poisoning
par: Boudou, Thomas, et autres
Publié: (2025)
par: Boudou, Thomas, et autres
Publié: (2025)
Efficient Public Verification of Private ML via Regularization
par: Bell, Zoë Ruha, et autres
Publié: (2025)
par: Bell, Zoë Ruha, et autres
Publié: (2025)
Privacy Amplification Through Synthetic Data: Insights from Linear Regression
par: Pierquin, Clément, et autres
Publié: (2025)
par: Pierquin, Clément, et autres
Publié: (2025)
Rényi Pufferfish Privacy: General Additive Noise Mechanisms and Privacy Amplification by Iteration
par: Pierquin, Clément, et autres
Publié: (2023)
par: Pierquin, Clément, et autres
Publié: (2023)
Fairness-Constrained Optimization Attack in Federated Learning
par: Kasyap, Harsh, et autres
Publié: (2025)
par: Kasyap, Harsh, et autres
Publié: (2025)
The Fundamental Limits of Least-Privilege Learning
par: Stadler, Theresa, et autres
Publié: (2024)
par: Stadler, Theresa, et autres
Publié: (2024)
Learned-Database Systems Security
par: Schuster, Roei, et autres
Publié: (2022)
par: Schuster, Roei, et autres
Publié: (2022)
Muffliato: Peer-to-Peer Privacy Amplification for Decentralized Optimization and Averaging
par: Cyffers, Edwige, et autres
Publié: (2022)
par: Cyffers, Edwige, et autres
Publié: (2022)
Beyond Labeling Oracles: What does it mean to steal ML models?
par: Shafran, Avital, et autres
Publié: (2023)
par: Shafran, Avital, et autres
Publié: (2023)
Fast Exact Unlearning for In-Context Learning Data for LLMs
par: Muresanu, Andrei I., et autres
Publié: (2024)
par: Muresanu, Andrei I., et autres
Publié: (2024)
Inexact Unlearning Needs More Careful Evaluations to Avoid a False Sense of Privacy
par: Hayes, Jamie, et autres
Publié: (2024)
par: Hayes, Jamie, et autres
Publié: (2024)
When Vision Fails: Text Attacks Against ViT and OCR
par: Boucher, Nicholas, et autres
Publié: (2023)
par: Boucher, Nicholas, et autres
Publié: (2023)
Privacy Amplification Persists under Unlimited Synthetic Data Release
par: Pierquin, Clément, et autres
Publié: (2026)
par: Pierquin, Clément, et autres
Publié: (2026)
Lumberjack: Better Differentially Private Random Forests through Heavy Hitter Detection in Trees
par: Lebeda, Christian Janos, et autres
Publié: (2026)
par: Lebeda, Christian Janos, et autres
Publié: (2026)
Optimal Rates for Pure $\varepsilon$-Differentially Private Stochastic Convex Optimization with Heavy Tails
par: Lowy, Andrew
Publié: (2026)
par: Lowy, Andrew
Publié: (2026)
Decentralised, Collaborative, and Privacy-preserving Machine Learning for Multi-Hospital Data
par: Fang, Congyu, et autres
Publié: (2024)
par: Fang, Congyu, et autres
Publié: (2024)
LLM Dataset Inference: Did you train on my dataset?
par: Maini, Pratyush, et autres
Publié: (2024)
par: Maini, Pratyush, et autres
Publié: (2024)
DP-SGD Without Clipping: The Lipschitz Neural Network Way
par: Bethune, Louis, et autres
Publié: (2023)
par: Bethune, Louis, et autres
Publié: (2023)
Rate-Optimal Rank Aggregation with Private Pairwise Rankings
par: Xu, Shirong, et autres
Publié: (2024)
par: Xu, Shirong, et autres
Publié: (2024)
Augment then Smooth: Reconciling Differential Privacy with Certified Robustness
par: Wu, Jiapeng, et autres
Publié: (2023)
par: Wu, Jiapeng, et autres
Publié: (2023)
Learning with Locally Private Examples by Inverse Weierstrass Private Stochastic Gradient Descent
par: Dufraiche, Jean, et autres
Publié: (2026)
par: Dufraiche, Jean, et autres
Publié: (2026)
Byzantine-Robust and Differentially Private Federated Optimization under Weaker Assumptions
par: Islamov, Rustem, et autres
Publié: (2026)
par: Islamov, Rustem, et autres
Publié: (2026)
Private Federated Learning In Real World Application -- A Case Study
par: Ji, An, et autres
Publié: (2025)
par: Ji, An, et autres
Publié: (2025)
How to Make the Gradients Small Privately: Improved Rates for Differentially Private Non-Convex Optimization
par: Lowy, Andrew, et autres
Publié: (2024)
par: Lowy, Andrew, et autres
Publié: (2024)
Pr$εε$mpt: Sanitizing Sensitive Prompts for LLMs
par: Chowdhury, Amrita Roy, et autres
Publié: (2025)
par: Chowdhury, Amrita Roy, et autres
Publié: (2025)
On Design Principles for Private Adaptive Optimizers
par: Ganesh, Arun, et autres
Publié: (2025)
par: Ganesh, Arun, et autres
Publié: (2025)
Differentially Private Fair Binary Classifications
par: Ghoukasian, Hrad, et autres
Publié: (2024)
par: Ghoukasian, Hrad, et autres
Publié: (2024)
Have it your way: Individualized Privacy Assignment for DP-SGD
par: Boenisch, Franziska, et autres
Publié: (2023)
par: Boenisch, Franziska, et autres
Publié: (2023)
Documents similaires
-
Tighter Privacy Auditing of DP-SGD in the Hidden State Threat Model
par: Cebere, Tudor, et autres
Publié: (2024) -
On the Privacy Risk of In-context Learning
par: Duan, Haonan, et autres
Publié: (2024) -
On the Gradient Complexity of Private Optimization with Private Oracles
par: Menart, Michael, et autres
Publié: (2025) -
Privacy Auditing with Zero (0) Training Run
par: Cebere, Tudor, et autres
Publié: (2026) -
Differentially Private Decentralized Learning with Random Walks
par: Cyffers, Edwige, et autres
Publié: (2024)