Differential Privacy of Gaussian Process Posterior Sampling
本文研究了在高斯过程（GP）后验采样中释放样本路径的隐私保护问题，其中整个训练集（包括协变量和响应）被视为私密信息。与传统差分隐私（DP）机制通过添加外部噪声不同，后验采样本身具有随机性。作者证明这种内在随机性能够提供差分隐私保证，具体通过
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← 返回所有主题PolicyGuard: Towards Test-time and Step-level Adversary Defense for Reinforcement Learning Agent
强化学习（RL）在现实世界中的应用日益广泛，但其安全性问题仍需更多关注。最新研究表明，RL智能体容易受到后门攻击的影响：当特定触发器被激活时，本应行为正常的智能体会执行恶意动作。现有的RL后门防御方法要么需要访问智能体的内部参数，要么仅在模