差分隐私能防御数据投毒吗？
美国东北大学研究者 Matthew Jagielski 与 Alina Oprea 在 ICLR 2021 DP-ML 工作坊论文中论证，差分隐私本身并不构成对数据投毒的防御，其防御效果主要来自底层鲁棒的训练算法。论文提出脆弱性差异与友方误伤（friendly fire）两项指标，实验显示在 MNIST 和合成数据集上，用目标扰动（objective perturbation）训练的差分隐私逻辑回归随隐私性增强反而更易被投毒、友方误伤更大，最易被投毒影响的… AI Safety HOT (aisafetyhot.com), CC BY-NC 4.0 · 本地公开归档导入
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