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高效的隐私损失核算：针对子采样和随机分配
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原文英文，约500词，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文探讨了一种在k个步骤中随机均匀使用用户数据的采样方案，该方案在差分隐私优化和高维私有聚合中表现出优于标准泊松采样的效用。研究表明，随机分配的隐私损失分布可以高效计算，并且在训练DP-SGD时，其隐私效用权衡至少与泊松子采样相当。此外，本文开发了新的隐私损失核算工具，扩展了对子采样的准确核算。
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关键要点
- 本文探讨了一种在k个步骤中随机均匀使用用户数据的采样方案。
- 该方案在差分隐私优化和高维私有聚合中表现出优于标准泊松采样的效用。
- 研究表明，随机分配的隐私损失分布可以高效计算。
- 在训练DP-SGD时，随机分配的隐私效用权衡至少与泊松子采样相当。
- 本文开发了新的隐私损失核算工具，扩展了对子采样的准确核算。
❓
延伸问答
什么是随机均匀采样方案？
随机均匀采样方案是在k个步骤中随机选择用户数据，旨在提高差分隐私的效用。
该采样方案在差分隐私优化中有什么优势？
该方案在差分隐私优化和高维私有聚合中表现出优于标准泊松采样的效用。
如何计算随机分配的隐私损失分布？
随机分配的隐私损失分布可以通过新开发的工具高效计算，适用于任何差分隐私算法。
随机分配的隐私效用与泊松子采样相比如何？
随机分配的隐私效用权衡至少与泊松子采样相当，甚至在某些情况下更优。
本文开发了哪些新工具？
本文开发了新的隐私损失核算工具，扩展了对子采样的准确核算。
DP-SGD训练中随机分配的优势是什么？
在训练DP-SGD时，随机分配的隐私效用权衡优于传统方法，适合高效训练。
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