Notice bibliographique
Résumé
The adoption of large cloud-based models for inference has been hampered by concerns about the privacy leakage of end-user data. One method to mitigate this leakage is to add local differentially private noise to queries before sending them to the cloud, but this degrades utility as a side effect. Our key insight is that knowledge available in the noisy labels returned from performing inference on noisy inputs can be aggregated and used to recover the correct labels. We implement this insight in LDPKiT, which stands for Local Differentially-Private and Utility-Preserving Inference via Knowledge Transfer. LDPKiT uses the noisy labels returned from querying a set of noised inputs to train a local model (noiseˆ2 ), which is then used to perform inference on the original set of inputs. Our experiments on CIFAR-10, Fashion-MNIST, SVHN, and CARER NLP datasets demonstrate that LDPKiT can improve utility without compromising privacy. For instance, on CIFAR-10, compared to a standard ϵ-LDP scheme applying the Laplacian noise on each data sample with ϵ = 15, which provides a weak privacy guarantee, LDPKiT can achieve similar accuracy with ϵ = 7, offering an enhanced privacy guarantee. Moreover, the benefits of using LDPKiT increase at higher, more privacy-protective noise levels. For Fashion-MNIST and CARER, LDPKiT’s accuracy on the sensitive dataset with ϵ = 7 not only exceeds the average accuracy of the standard ϵ-LDP scheme with ϵ = 7 by roughly 20% and 9% but also outperforms the standard ϵ-LDP scheme with ϵ = 15, a scenario with less noise and minimal privacy protection. We also perform Zest distance measurements to demonstrate that the type of distillation performed by LDPKiT is different from a model extraction attack.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».