Auditing Apple's DifferentialPrivacy.framework: Implementation Bugs, Misconfigurations, and Practical Risks.
本文对苹果公司的差分隐私框架（DifferentialPrivacy.framework）进行了系统性审计，重点考察其实现中的软件缺陷、配置错误以及由此带来的实际隐私风险。研究首先分析了苹果在iOS和macOS中部署的差分隐私机制，包括私有
#differential privacy
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本文在点对点最大泄漏（PML）框架下研究隐私保证的两个要求：对后处理具有鲁棒性，以及能限定信息泄漏超过给定阈值的失败概率。作者首先分析两种受(近似)差分隐私启发的候选定义，发现两者均无法同时满足上述要求。为此，引入PML包络（PML env
The Privacy Subsidy in Glosten-Milgrom: Bid-Ask Spread and Welfare under Flip-Noise Direction Observation
该论文在经典的Glosten-Milgrom（1985）顺序交易模型框架下，引入了一个信息论隐私机制：市场做市商观察到的交易方向被一个二元翻转信道（翻转概率η）扰动。在贝叶斯市场做市商定价规则下，论文推导出了均衡买卖价差的闭式解为 μ(1-
Privacy Auditing with Zero (0) Training Run
本文提出了一种名为“零训练轮次”（Zero-Run）的隐私审计方法，旨在解决现有隐私审计方法需要干预训练流程（如多次重训练或随机化数据包含）的局限性。在大型部署系统（如基础模型）中，这些干预往往不可行。作者利用两个固定数据集——已知为训练集