关于差分隐私的几个链接 + 部分学习资源汇总

关于差分隐私的几个链接 + 部分学习资源汇总

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他人总结的资源

• 包括 Federated Learning 、Differential Privacy 的一系列传送门
• 论文列表 、课程 、总结的笔记等资源
• Ted is writing : A reading list on differential privacy

博客等讲解内容

• 包括介绍 k-anonymity 、k-map 、l-diversity 、δ-presence 和由易到难解释 differential privacy 的博客
• Frank McSherry’s blog makes for a fun read (look for the articles tagged « Privacy »).

关于一些书目+相应代码

• 入门书籍与论文

• 书录、code and projects、视频等学习资源
  

• The algorithmic foundations of differential privacy 一书中 基本的DP框架和算法实现

• 根据拉普拉斯机制和指数机制给数据添加噪声

论文+代码部分

• 文献列表

• 四篇Private Deep Learning文献和其中的代码

• DP-ERM论文及其代码

• DP-Federated Learning论文及其代码

• Differential Privacy Has Disparate Impact on Model Accuracy

• Heterogeneous Differential Privacy

入门早期的摘录：

• 满足差分隐私的经验误差最小化方法
• 几个知乎专栏 ：[link] , [link] , [link] , [link] , [link]
• 安全计算与密码学
• 差分隐私跨越到AI、进展、综述
• k匿名、l多样性等数据脱敏方法

一些摘录