Local Differential Privacy for Federated Learning with Fixed Memory Usage and Per-Client Privacy
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Behnia, Rouzbeh, Birrell, Jeremiah, Riasi, Arman, Ebrahimi, Reza, Dutta, Kaushik, Hoang, Thang |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Efficient Secure Aggregation for Privacy-Preserving Federated Machine Learning
di: Behnia, Rouzbeh, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Behnia, Rouzbeh, et al.
Pubblicazione: (2023)
Differentially Private Stochastic Gradient Descent with Fixed-Size Minibatches: Tighter RDP Guarantees with or without Replacement
di: Birrell, Jeremiah, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Birrell, Jeremiah, et al.
Pubblicazione: (2024)
RAG Security and Privacy: Formalizing the Threat Model and Attack Surface
di: Arzanipour, Atousa, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Arzanipour, Atousa, et al.
Pubblicazione: (2025)
An Interactive Framework for Implementing Privacy-Preserving Federated Learning: Experiments on Large Language Models
di: Ahmadi, Kasra, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ahmadi, Kasra, et al.
Pubblicazione: (2025)
Privacy-Preserving Verifiable Neural Network Inference Service
di: Riasi, Arman, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Riasi, Arman, et al.
Pubblicazione: (2024)
Information Theoretic Adversarial Training of Large Language Models
di: Zhang, Yiwei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Yiwei, et al.
Pubblicazione: (2026)
Efficient Full-Stack Private Federated Deep Learning with Post-Quantum Security
di: Zhang, Yiwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Yiwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Uncovering Attacks and Defenses in Secure Aggregation for Federated Deep Learning
di: Zhang, Yiwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Yiwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Optimal Client Sampling in Federated Learning with Client-Level Heterogeneous Differential Privacy
di: Xu, Jiahao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Jiahao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Local Layer-wise Differential Privacy in Federated Learning
di: Li, Yunbo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Yunbo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Unveiling Client Privacy Leakage from Public Dataset Usage in Federated Distillation
di: Shi, Haonan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shi, Haonan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Differential Privacy Personalized Federated Learning Based on Dynamically Sparsified Client Updates
di: Wang, Chuanyin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Chuanyin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Slowly Scaling Per-Record Differential Privacy
di: Finley, Brian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Finley, Brian, et al.
Pubblicazione: (2024)
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)
Noise Variance Optimization in Differential Privacy: A Game-Theoretic Approach Through Per-Instance Differential Privacy
di: Ryu, Sehyun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ryu, Sehyun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Privacy-Preserving Federated Unlearning with Certified Client Removal
di: Liu, Ziyao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Ziyao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient Privacy-Preserving Machine Learning with Lightweight Trusted Hardware
di: Huang, Pengzhi, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Huang, Pengzhi, et al.
Pubblicazione: (2022)
A General Framework for Per-record Differential Privacy
di: Chen, Xinghe, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Xinghe, et al.
Pubblicazione: (2025)
Federated Heavy Hitter Analytics with Local Differential Privacy
di: Zhang, Yuemin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Yuemin, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedSelect-ME: A Secure Multi-Edge Federated Learning Framework with Adaptive Client Scoring
di: Vatani, Hanie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Vatani, Hanie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Federated Graph Analytics with Differential Privacy
di: Liu, Shang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Shang, et al.
Pubblicazione: (2024)
On Improving the Composition Privacy Loss in Differential Privacy for Fixed Estimation Error
di: Rameshwar, V. Arvind, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rameshwar, V. Arvind, et al.
Pubblicazione: (2024)
On Evaluating the Poisoning Robustness of Federated Learning under Local Differential Privacy
di: Wang, Zijian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Zijian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Standing Firm in 5G: A Single-Round, Dropout-Resilient Secure Aggregation for Federated Learning
di: Zhang, Yiwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Yiwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Local Distance Query with Differential Privacy
di: Sheng, Weihong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sheng, Weihong, et al.
Pubblicazione: (2025)
FedFDP: Fairness-Aware Federated Learning with Differential Privacy
di: Ling, Xinpeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ling, Xinpeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Belt and Braces: When Federated Learning Meets Differential Privacy
di: Ren, Xuebin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ren, Xuebin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Privacy in Federated Learning
di: Sen, Jaydip, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sen, Jaydip, et al.
Pubblicazione: (2024)
Click Without Compromise: Online Advertising Measurement via Per User Differential Privacy
di: Xiao, Yingtai, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xiao, Yingtai, et al.
Pubblicazione: (2024)
Privacy-Preserving Decentralized Federated Learning via Explainable Adaptive Differential Privacy
di: Piran, Fardin Jalil, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Piran, Fardin Jalil, et al.
Pubblicazione: (2025)
Privately Answering Queries on Skewed Data via Per Record Differential Privacy
di: Seeman, Jeremy, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Seeman, Jeremy, et al.
Pubblicazione: (2023)
Privacy for Free: Leveraging Local Differential Privacy Perturbed Data from Multiple Services
di: Du, Rong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Du, Rong, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Privacy-Preserving Framework for Advertising Personalization Incorporating Federated Learning and Differential Privacy
di: Li, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
VDDP: Verifiable Distributed Differential Privacy under the Client-Server-Verifier Setup
di: Sun, Haochen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sun, Haochen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Convergent Differential Privacy Analysis for General Federated Learning
di: Sun, Yan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Yan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Bridging Local and Federated Data Normalization in Federated Learning: A Privacy-Preserving Approach
di: Coşğun, Melih, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Coşğun, Melih, et al.
Pubblicazione: (2025)
Poisoning Prevention in Federated Learning and Differential Privacy via Stateful Proofs of Execution
di: Rattanavipanon, Norrathep, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rattanavipanon, Norrathep, et al.
Pubblicazione: (2024)
Clients Collaborate: Flexible Differentially Private Federated Learning with Guaranteed Improvement of Utility-Privacy Trade-off
di: Li, Yuecheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Yuecheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
On the Differential Privacy and Interactivity of Privacy Sandbox Reports
di: Ghazi, Badih, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ghazi, Badih, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mitigating Data Poisoning Attacks to Local Differential Privacy
di: Li, Xiaolin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Xiaolin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Efficient Secure Aggregation for Privacy-Preserving Federated Machine Learning
di: Behnia, Rouzbeh, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Differentially Private Stochastic Gradient Descent with Fixed-Size Minibatches: Tighter RDP Guarantees with or without Replacement
di: Birrell, Jeremiah, et al.
Pubblicazione: (2024) -
RAG Security and Privacy: Formalizing the Threat Model and Attack Surface
di: Arzanipour, Atousa, et al.
Pubblicazione: (2025) -
An Interactive Framework for Implementing Privacy-Preserving Federated Learning: Experiments on Large Language Models
di: Ahmadi, Kasra, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Privacy-Preserving Verifiable Neural Network Inference Service
di: Riasi, Arman, et al.
Pubblicazione: (2024)