差分隐私

【差分隐私相关概念】瑞丽差分隐私（RDP）命题10命题10证明中的最后一个不等号成立，关键在于将事件 A A A上的积分与Rényi散度 D α ( P ∥ Q ) D_\alpha(P \parallel Q) Dα(P∥Q)的定义联系起来，并通过积分放缩得到上界。具体推导如下：

【差分隐私相关概念】瑞丽差分隐私（RDP）引理1若分布 P P P 和 Q Q Q 满足： D ∞ ( P ∥ Q ) ≤ ϵ 且 D ∞ ( Q ∥ P ) ≤ ϵ , D_\infty(P \parallel Q) \leq \epsilon \quad \text{且} \quad D_\infty(Q \parallel P) \leq \epsilon, D∞(P∥Q)≤ϵ且D∞(Q∥P)≤ϵ, 则对任意 α ≥ 1 \alpha \geq 1 α≥1，有： D α ( P ∥ Q ) ≤ 2 α ϵ 2 . D_\alpha(P \para

【差分隐私相关概念】瑞丽差分隐私（RDP）命题4Rényi差分隐私（RDP）的组合性：根据命题1（RDP的组合性），每个机制的RDP参数为 ( α , 2 α ϵ 2 ) (\alpha, 2\alpha \epsilon^2) (α,2αϵ2)，组合后得到： D α ( f ( D ) ∥ f ( D ′ ) ) ≤ 2 α n ϵ 2 ( α ≥ 1 ) . D_\alpha(f(D) \parallel f(D')) \leq 2\alpha n \epsilon^2 \quad (\alpha \geq 1). Dα(f(D)∥f(D′))≤

【差分隐私相关概念】瑞丽差分隐私（RDP）-命题1命题1：设 f : D → R 1 f: \mathcal{D} \to \mathcal{R}_1 f:D→R1 是 ( α , ϵ 1 ) (\alpha, \epsilon_1) (α,ϵ1)-RDP， g : R 1 × D → R 2 g: \mathcal{R}_1 \times \mathcal{D} \to \mathcal{R}_2 g:R1×D→R2 是 ( α , ϵ 2 ) (\alpha, \epsilon_2) (α,ϵ2)-RDP。定义组合机制 h ( D ) = ( X ,

深度学习：如何面对隐私和安全方面的挑战深度学习技术的广泛应用推动了人工智能的快速发展，但同时也引发了关于隐私和安全的深层次担忧。如何在保护用户隐私的同时实现高效的模型训练和推理，是深度学习领域亟待解决的问题。差分隐私、联邦学习等技术的出现，为这一挑战提供了可能的解决方案，但仍需不断探索和完善。

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NeurIPS 2023 | FedFed：特征蒸馏应对联邦学习中的数据异构在本文中，我们提出了一种新的即插即用的联邦学习模块，FedFed，其能够以特征蒸馏的方式来解决联邦场景下的数据异构问题。FedFed首次探索了对数据中部分特征的提取与分享，大量的实验显示，FedFed能够显著地提升联邦学习在异构数据场景下的性能和收敛速度。