#差分プライバシーのAIニュース

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サブサンプリングとランダム割り当てにおける効率的なプライバシー損失計算

著者らは、tステップ中からkステップをランダムに選択するサンプリング手法のプライバシー増幅特性を検討し、差分学習やプライベート集約において標準手法より有用性が高いことを示した。

Googleの研究者が、オンデバイス言語モデルのプライベートトレーニング技術を向上させ、ユーザーデータのプライバシーを保護しながら効率的な学習を実現した。

Google Researchの研究者が、差分プライバシー実装の監査を支援する柔軟なオープンソースライブラリ「DP-Auditorium」を公開した。