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arXiv 论文：SHIP 差分隐私结构化洞察
论文将差分隐私（DP）洞察形式化为可复用的分析查询表示，提出 SHIP 方法，自动将查询映射到属性、构建分层混合分类体系并发布 DP 合成表。实验表明 SHIP 在问答性能与结构保真度上均优于现有隐私洞察基线。
arXiv NLP17 天前
#数据发布
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QuanText：保护文本数据共享中的数据集级秘密
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。
arXiv cs.LG46 天前