概念Privacy Amplification
隐私放大
差分隐私中的一种效应，通过随机采样或随机分配等机制，使得攻击者难以确定个体是否参与训练，从而以更小的隐私预算获得更强的隐私保护。
时间轴 (近 90 天)
11月2日
DP-SGD的隐私放大效应依赖于批次大小不被泄露这一前提假设。
待验证50%
11月2日
虚拟点的注入对计数释放形成了子采样式的隐私放大，使得所需虚拟点的期望数量可以渐近地小于直接用非负噪声私有化批次大小（敏感度为1）所需的量。
待验证50%
差分隐私中的一种效应，通过随机采样或随机分配等机制，使得攻击者难以确定个体是否参与训练，从而以更小的隐私预算获得更强的隐私保护。
DP-SGD的隐私放大效应依赖于批次大小不被泄露这一前提假设。
虚拟点的注入对计数释放形成了子采样式的隐私放大，使得所需虚拟点的期望数量可以渐近地小于直接用非负噪声私有化批次大小（敏感度为1）所需的量。