Fugu-MT 論文翻訳(概要): Rejoinder: Gaussian Differential Privacy

論文の概要: Rejoinder: Gaussian Differential Privacy

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.01987v1
Date: Mon, 5 Apr 2021 16:27:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-06 18:09:46.662068
Title: Rejoinder: Gaussian Differential Privacy
Title（参考訳）: rejoinder:gaussian differential privacy
Authors: Jinshuo Dong, Aaron Roth, Weijie J. Su
Abstract要約: 研究の理論的側面を議論し、プライバシー保護データ分析の理論的基礎にどのように影響するかについてコメントします。次に,f-differential privacy (f-DP) と Gaussian differential privacy (GDP) が,様々なアプリケーションにおいてどのように違いをもたらすかについて論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 33.78325806403998
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this rejoinder, we aim to address two broad issues that cover most comments made in the discussion. First, we discuss some theoretical aspects of our work and comment on how this work might impact the theoretical foundation of privacy-preserving data analysis. Taking a practical viewpoint, we next discuss how f-differential privacy (f-DP) and Gaussian differential privacy (GDP) can make a difference in a range of applications.
Abstract（参考訳）: このリジョイーダーでは、議論におけるコメントの大半をカバーする2つの幅広い問題に対処することを目指している。まず,我々の研究の理論的側面について議論し,この研究がプライバシー保護データ解析の理論的基礎に与える影響についてコメントする。次に,f-differential privacy (f-DP) と Gaussian differential privacy (GDP) が,様々なアプリケーションにおいてどのように違いをもたらすかについて論じる。

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