马里兰大学与摩根大通给出 DP 合成数据训练线性模型的超额风险界
chaumian · x · 2026-09-21
马里兰大学与 J.P. Morgan 研究者（Yvonne Zhou、Dana Dachman-Soled 等）发布密码学 ePrint 论文（已发表于 ICML 2024），研究用差分隐私（DP）合成数据替代真实数据训练机器学习模型时的泛化损失问题。
核心贡献：
- 针对保持低阶边际（marginal-preserving）的 DP 合成训练数据，为在其上训练的线性模型推导了新的超额经验风险上界与下界；
- 覆盖连续且 Lipschitz 的损失函数，并同时给出连续与 Lipschitz 情形的结果；
- 除理论证明外还做了大量实验验证。
背景动机是 ML 模型可能泄露训练集中个人隐私信息，DP 合成数据是防止敏感数据泄露的思路之一。该结果为隐私保护机器学习中"合成数据质量—下游模型性能"的权衡提供了理论刻画。
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