Estimation Efficiency Under Privacy Constraints
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We investigate the problem of estimating a random variable Y under a privacy constraint dictated by another correlated random variable X. When X and Y are discrete, we express the underlying privacy-utility tradeoff in terms of the privacy-constrained guessing probability (P <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">XY</sub> , ε), and the maximum probability Pc(Y|Z) of correctly guessing Y given an auxiliary random variable Z, where the maximization is taken over all P <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Z|Y</sub> ensuring that Pc(X|Z) ≤ ε for a given privacy threshold ε ≥ 0. We prove that ħ (P <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">XY</sub> , ·) is concave and piecewise linear, which allows us to derive its expression in closed form for any ε when X and Y are binary. In the non-binary case, we derive (P <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">XY</sub> , ε) in the high-utility regime (i.e., for sufficiently large, but nontrivial, values of ε) under the assumption that Y and Z have the same alphabets. We also analyze the privacy-constrained guessing probability for two scenarios in which X, Y, and Z are binary vectors. When X and Y are continuous random variables, we formulate the corresponding privacy-utility tradeoff in terms of sENSR(P <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">XY</sub> , ε), the smallest normalized minimum mean squared-error (mmse) incurred in estimating Y from a Gaussian perturbation Z. Here, the minimization is taken over a family of Gaussian perturbations Z for which the mmse of f (X) given Z is within a factor 1-ε from the variance of f (X) for any non-constant real-valued function f . We derive tight upper and lower bounds for sENSR when Y is Gaussian. For general absolutely continuous random variables, we obtain a tight lower bound for sENSR(P <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">XY</sub> , ε) in the high privacy regime, i.e., for small ε.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle