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【普林斯顿博士论文】在差分隐私机器学习中有效地从数据中学习并生成数据，189页pdf
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18+阅读 · 10月18日
【普林斯顿博士论文】在差分隐私机器学习中有效地从数据中学习和生成数据
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15+阅读 · 10月7日
【牛津大学博士论文】生成建模：解决模型错误指定和差分隐私中的开放问题
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20+阅读 · 8月17日
【斯坦福博士论文】隐私数据实用分析，200页pdf
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22+阅读 · 7月14日
【斯坦福博士论文】有效的差分隐私深度学习，153页pdf
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16+阅读 · 7月10日
【ICML2024】PrE-Text：在大规模语言模型（LLM）时代对私人联邦数据进行语言模型训练
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18+阅读 · 6月6日
【新书】差分隐私实战：使用OpenDP进行理论与实践介绍，389页pdf
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27+阅读 · 5月29日
【NeurIPS2023】稀疏保留的差分隐私大型嵌入模型训练
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14+阅读 · 2023年11月18日
【MIT博士论文】保证性生成模型，155页pdf
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30+阅读 · 2023年8月8日
如何理解对抗鲁棒性和差分隐私？【MIT】鲁棒性意味着统计估计中的隐私，87页pdf
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16+阅读 · 2023年1月11日
【2022干货书】动手学差分隐私，106页pdf
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63+阅读 · 2022年11月10日
「机器学习中差分隐私」最新2022进展综述
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51+阅读 · 2022年9月9日
图数据上的隐私攻击与防御技术
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26+阅读 · 2022年4月28日
「联邦学习隐私保护 」最新2022研究综述
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116+阅读 · 2022年4月1日
【CVPR 2022】基于本地正则化和稀疏化差分隐私的联邦学习，Differentially Private Federated Learning with Local Regularization and Sparsification
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16+阅读 · 2022年3月19日
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