Detection and Resolution of Periodic Artifacts in OpenDP's Discrete Laplace Sampler
差分隐私(DP)的形式化隐私保证依赖从噪声分布中精确采样：一旦采样器偏离理论分布，实际提供的隐私预算与所宣称的 ε/δ 就会脱节。本文报告在 OpenDP 的离散拉普拉斯(Discrete Laplace)采样器中发现的系统性伪影(arti
#statistical-testing
共收录 2 条相关情报。
← 返回所有主题The Price of Peeking: Anytime-Valid Leakage Detection on ML-KEM EM Traces
该论文研究的是侧信道评估中一个长期被忽视的统计方法论问题：评估人员通常在数据采集仍在进行时就反复查看泄漏检测结果（peeking），并据此决定延长或提前终止采集。这类“边采边看”的监控式决策规则，使经典的固定样本量检验（如阈值 |t|>4.