研究者提出后验采样固有隐私的统一Rényi散度框架

Ruyu Zhou 与 Fang Liu 提出一个统一的 Rényi 散度框架，用于刻画从贝叶斯后验分布采样（OPS）的固有差分隐私保证。该框架证明，OPS 的隐私损失由单条记录对数似然比的后验指数矩决定。 在此框架下，研究者针对一致有界、次高斯和次指数三类尾部分布给出了显式的差分隐私保证，并将其应用于分类似然、高斯-高斯共轭对、广义线性模型及高斯似然线性回归等模型。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。