QuanText：保护文本数据共享中的数据集级秘密
原文标题：QuanText: Protecting Dataset-Level Secrets in Textual Data Sharing
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自然语言数据集发布可能泄露数据源的全局属性（如性别、诊断或政治立场比例），而差分隐私对聚合属性保护较弱。作者提出 QuanText，一种免训练、与模型无关的数据发布机制，通过随机量化扰动秘密分布及相关属性分布，并重写文本样本以匹配选定分布。实验表明其在真实数据集上取得优于生成式基线的隐私-效用权衡。
- 问题
- 发布自然语言数据集会泄露数据源的全局属性比例，差分隐私对聚合属性保护弱。
- 方法
- 免训练、模型无关的随机量化机制，扰动秘密分布及相关属性分布，并用原文片段重写样本匹配目标分布。
- 结果
- 在真实数据集上取得优于生成式基线的隐私-效用权衡。
- 影响
- 为数据共享场景提供轻量可用的数据集级秘密保护方案，无需训练生成模型。
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