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本文提出了因果工作负载——基于正交矩的差分隐私查询集——以实现从合成数据中进行有效的因果推断，并介绍了Causal-AIM和噪声感知多重插补等方法。
本文介绍了DP-NGD，一个实用框架，通过将曲率估计与私有数据解耦，并协调各向同性DP约束与各向异性二阶优化，将自然梯度下降与差分隐私相结合，在相同隐私预算下实现了最先进的准确率和高达10倍的收敛速度提升。
本文形式化了多轮智能体谈判中的行为隐私泄露问题，并提出了一种自适应随机策略，该策略在提供差分隐私保证的同时，保持较高的谈判效用。
特朗普政府发布了一项指令，禁止在美国人口普查局的出版物中使用差分隐私等现代隐私技术，威胁数据准确性和个人隐私。Cynthia Dwork 和其他研究人员呼吁科学界反对这一指令。
本文介绍了隐私保护概率种族/族裔估计（PPRE），该方法结合了安全两方计算、差分隐私和加法同态加密等隐私技术，能够在不暴露敏感人口统计数据的情况下，对美国LinkedIn会员进行公平性测量。
本文介绍了自然标识符（NIDs），用于大型语言模型的事后隐私审计和数据集推断，无需重新训练或保留数据集。
FedUP提出了一种一次性联邦遗忘框架，利用差分私有类质心引导的轻量级可插拔过滤器，无需多轮通信即可高效移除特定知识，实现了低延迟和内在可逆性。
本研究论文提出了一种面向去中心化多模态智能体系统的公平令牌分配和私有数据估值框架，利用差分隐私原型在调度有限的边缘AI资源的同时平衡隐私与效用。
美国商务部已下令禁止在 Census Bureau 和 Bureau of Economic Analysis 的所有统计产品中注入噪声，这可能会削弱差分隐私保护和统计准确性。
DP-MacAdam 结合了自适应裁剪和自适应动量来改进差分隐私随机梯度下降，无需手动调整裁剪阈值即可获得更好的模型效用。
PE-means将私有进化算法应用于差分隐私k-means聚类，相比现有方法，聚类损失平均改进了20%。
本文介绍了一种基于快速变换的新型差分隐私草图机制，该机制实现了最先进的隐私保证并改善了运行时间，并将其应用于DP线性回归，从而获得了首个用于DP普通最小二乘法的快速方法。
本文通过为私有随机决策理论在线学习提供最优间隔依赖遗憾算法，解决了COLT开放问题，达到了阶 (log K)/Δ_min + (log K)/ε 的下界。
本文提出CE-FedGNN，一种联邦图神经网络框架，通过不频繁地交换具有度量差分隐私保证的聚合节点表示，实现通信效率和隐私保护，并在基准测试上展示了强劲的性能。
本文证明了DP-SGD近似最大信息的一个有限样本界，该界最多与数据集大小成线性关系，从而为差分隐私训练的模型带来了PAC-Bayes泛化界。
本文介绍了PACE-GGM，一种差分隐私的协方差估计方法，它自适应地选择和测量经验协方差矩阵中信息量最大的条目，并使用Gaussian Graphical Models进行重构。该方法在真实世界数据上显示出相对于基线方法的改进估计误差，特别是在高维设置中。
本笔记分享了一个研究瞬间，Codex 帮助找到了私有线性赌博机中一种新的稀有切换规则，利用广义瑞利商克服了因高斯噪声导致的行列式单调性失效问题。
本文介绍了一个框架，通过隐私配置文件将随机平滑与差分隐私联系起来，从而能够针对同时影响训练和推理的后门攻击提供严格的可证明鲁棒性保证。该框架在DP-SGD和深度分区聚合上实例化，并在MNIST和CIFAR-10上进行了实验。
本文首次建立了使用小批量SGD和带有相关噪声的DP-SGD训练的Kolmogorov-Arnold网络的总体风险界，推动了在隐私敏感领域对KAN的理论理解。
本文对差分隐私如何影响大语言模型中的社会偏见进行了系统性评估，研究发现虽然差分隐私降低了句子评分任务中的偏见，但这一效果并不能推广到所有任务。