Trading Privacy, Bandwidth and Accuracy in Algorithmic Machine Learning

算法机器学习中的隐私、带宽和准确性的交易

基本信息

  • 批准号:
    DE230101329
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 30.46万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    澳大利亚
  • 项目类别:
    Discovery Early Career Researcher Award
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    澳大利亚
  • 起止时间:
    2023-01-01 至 2025-12-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

This project aims to investigate the trade-offs between privacy, communication costs and accuracy of results when learning from users' sensitive data. The project intends to design faster and more accurate algorithms for a wide range of machine learning tasks by developing a novel and widely-applicable algorithmic framework. Expected outcomes of this project include new theoretical tools to guide the design of data-driven decision systems and rigorously analyse their performance and privacy guarantees. Privacy of individuals' information in data analytics pipelines is a key societal concern. This project should lead to significant benefits by strengthening privacy in these pipelines while also improving accuracy and cost-efficiency.
该项目旨在研究在从用户的敏感数据中学习时,隐私、通信成本和结果准确性之间的权衡。该项目旨在通过开发一种新颖且广泛适用的算法框架,为各种机器学习任务设计更快,更准确的算法。该项目的预期成果包括新的理论工具,以指导数据驱动的决策系统的设计,并严格分析其性能和隐私保障。数据分析管道中的个人信息隐私是一个关键的社会问题。该项目将通过加强这些管道中的隐私,同时提高准确性和成本效益,带来显著的好处。

项目成果

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专著数量(0)
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Dr Clément Canonne其他文献

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