arXiv 隐私论文· Rohit Sadavarte·· 1 天前AI 评分34
SAVANT：差分隐私自注意力变分自编码器的隐私—数据量权衡研究
Exploring the Privacy--Size Tradeoff for Differentially Private Self-Attentive Variational Autoencoders
AI 导读
研究者提出 SAVANT——首个将注意力机制、VAE 与差分隐私结合在同一表格数据模型中的自注意力变分自编码器，用 DP-SGD 训练。在两个公开数据集上联合考察隐私预算与数据规模后发现，相同 DP 保证下数据越多效用越高，边际机制（PrivBayes、MST）能吸收严格预算的大部分代价，而噪声缩放论证表明 DP-SGD 以数据换预算的兑换率更差。
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