谷歌研究人员揭示了一种新的单次运行方法，用于审计差分隐私机器学习系统
谷歌研究人员揭示单次运行的全新审计差分隐私机器学习系统
差分隐私（DP）是机器学习中一种著名的技术，旨在保护在训练模型时使用其数据的个人的隐私。它是一个数学框架，确保模型的输出不受输入数据中任何个体的存在或缺失的影响。最近，开发出了一种新的审计方案，可以以多功能和高效的方式评估这种模型中的隐私保证，对基本算法的假设要求最少。
谷歌研究人员引入了一种针对单次训练运行的差分隐私机器学习系统的审计方案。研究强调了DP和统计泛化之间的关系，这是所提出的审计方法的一个关键方面。
差分隐私确保个体数据对结果影响不大，并提供了可量化的隐私保证。隐私审计评估了差分隐私算法中的分析或实施错误。传统审计计算成本高，通常需要多次运行。利用独立添加或删除训练样例的并行性，该方案对算法的假设要求最少，并且适用于黑盒和白盒场景。
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该方法在研究中以算法1概述，独立地包含或排除示例，并计算决策得分。通过分析差分隐私与统计泛化之间的关系，该方法适用于黑盒和白盒场景。算法3中的DP-SGD审计器则是具体的实例化方法。它强调了他们的审计方法在各种差分隐私算法中的通用适用性，考虑到诸如分布样例和评估不同参数等因素。
审计方法提供了可量化的隐私保证，有助于评估数学分析或错误检测。强调了所提出的审计方法在各种差分隐私算法中的通用适用性，考虑到分布样例和参数评估等因素，以降低计算成本，提供有效的隐私保证。
所提出的审计方案允许使用单次训练运行来评估差分隐私机器学习技术，利用独立添加或删除训练样例的并行性。该方法与传统审计相比，具有更低的计算成本，同时所提供的审计方法的通用性适用于各种差分隐私算法。它解决了实际考虑因素，如使用分布样例和参数评估，对隐私审计做出了有价值的贡献。
总的来说，该研究的关键要点可以总结如下：
- 提出的审计方案使得能够在单次训练运行中评估差分隐私机器学习技术，并利用独立添加或删除训练样例的并行性
- 该方法对算法的要求最少，可适用于黑盒和白盒设置
- 该方案提供了可量化的隐私保证，可以检测算法实施中的错误或评估数学分析的准确性
- 它适用于各种差分隐私算法，并以较低的计算成本提供有效的隐私保证，相比传统审核方法。
