Dit is een seminar over CWI-beveiliging en machine learning.
Private hypothesetesten via robuustheid
Audra McMillan (Boston University / Northeastern University)
Hypothesetesten spelen een centrale rol bij statistische gevolgtrekking en worden gebruikt in veel omgevingen waar privacykwesties van het grootste belang zijn. In deze lezing bespreken we de rol die robuustheid speelt bij het ontwerpen van goede differentiaal-private hypothesetoetsen. We concentreren ons op twee fundamentele problemen: eenvoudige hypothesetesten en identiteitstesten in hoge dimensies. Beide problemen zijn een uitdaging om privé op te lossen, om iets andere redenen. We zullen zien hoe we de robuustheid van niet-privétests om te verbeteren, privéalgoritmen kunnen ontwerpen die zich aanpassen aan de specifieke instantie die ze krijgen. We zullen ook de rol bespreken die dimensioniteit speelt bij het testen van privéhypothesen in hoge dimensies.
