Tetsuya Sato · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.25636 · open-access PDF
Differential Privacy (DP) ist eine Goldstandard-Definition der Privatsphäre, die entwickelt wurde, um die Datenschutzgarantie von Datenbanken zu bewerten. Rényi Differential Privacy (RDP) ist eine wichtige Variante von DP, die enge Bewertungen von Machine Learning-Algorithmen liefert. Diese Formulierungen sind leicht zu verstehen, aber die Bewertung der Privatsphäre für tatsächliche Datenbanken ist kompliziert. Selbst eine kleine Änderung in der Datenbank kann ihre Privatsphäre brechen und Bewertungen von DP und RDP selbst sind kompliziert. Insbesondere sind RDP-Bewertungen in jüngeren Studien viel schwieriger geworden.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Differential privacy (DP) is a gold-standard definition of privacy designed to evaluate the privacy guarantee of databases. Rényi differential privacy (RDP) is an important variant of DP that gives tight evaluations of machine learning algorithms. These formulations are easy to understand, but evaluating privacy for actual databases is complicated. Even a small change in the database can break its privacy, and evaluations of DP and RDP themselves are complicated. In particular, RDP evaluations in recent studies have become much harder. Therefore, formal verification of them has been studied fo
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