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本文提出一种轻量级防御框架，旨在增强DP-SGD的经验隐私，且不增加理论隐私成本，并通过跨模型、数据集和威胁模型的广泛审计进行验证。
本文提出了一种基于LLM鉴别的方法，用于审计合成表格数据的隐私，通过让LLM将样本分类为真实或合成，表明LLM鉴别可以作为一种实用的隐私审计信号。