最近已经提出了与紧急磁化动态的互连磁纳环阵列用于储层计算应用，但是对于它们进行计算有用，必须可以优化其动态响应。在这里，我们使用一种现象学模型来证明可以通过调整使用旋转磁场将数据的缩放和输入速率控制到系统中的超级参数来优化这些储存器。我们使用任务独立的指标来评估每组上的这些超参数的戒指的计算能力，并展示这些指标如何直接关联与口头和书面识别任务中的性能相关联。然后，我们通过扩展储库的输出来包括环阵列磁态的多个并发度量，可以进一步改善这些度量。

差异隐私通常使用比理论更大的隐私参数应用于理想的理想。已经提出了宽大隐私参数的各种非正式理由。在这项工作中，我们考虑了部分差异隐私（DP），该隐私允许以每个属性为基础量化隐私保证。在此框架中，我们研究了几个基本数据分析和学习任务，并设计了其每个属性隐私参数的算法，其较小的人（即所有属性）的最佳隐私参数比最佳的隐私参数。

我们重新审视使​​用公共数据来改善差异私有（DP）模型培训的隐私/实用权折衷的问题。在这里，公共数据是指没有隐私问题的辅助数据集。我们考虑与私人培训数据相同的分发的公共数据。对于凸损失，我们表明镜子血清的变体提供了与模型的维度（$ p $）的人口风险保证。具体地，我们将镜像血液应用于由公共数据生成的丢失作为镜像映射，并使用私有（敏感）数据生成的丢失的DP梯度。为了获得维度独立性，我们需要$ g_q ^ 2 \ leq p $公共数据样本，其中$ g_q $是损失功能各向同性的量度。我们进一步表明，我们的算法具有天然的“噪音稳定性”属性：如果围绕当前迭代公共损失，请以$ V $的方向满足$ \ alpha_v $ -strong凸性，然后使用嘈杂的渐变而不是确切的渐变偏移我们的下一次迭代$ v $ v $比例为$ 1 / alpha_v $（与DP-SGD相比，换档是各向同性的）。在前作品中的类似结果必须使用预处理器矩阵形式的公共数据明确地学习几何图形。我们的方法也适用于非凸损失，因为它不依赖于凸起假设以确保DP保证。我们通过显示线性回归，深度学习基准数据集（Wikitext-2，Cifar-10和Emnist）以及联合学习（StackOverflow）来证明我们的算法的经验效果。我们表明，我们的算法不仅显着改善了传统的DP-SGD和DP-FedAVG，它没有访问公共数据，而且还可以改善DP-SGD和DP-FedAVG对已与公众预先培训的模型数据开始。

我们给出了第一个多项式 - 时间，多项式 - 样本，差异私人估算器，用于任意高斯分发$ \ mathcal {n}（\ mu，\ sigma）$ in $ \ mathbb {r} ^ d $。所有以前的估算器都是非变性的，具有无限的运行时间，或者要求用户在参数$ \ mu $和$ \ sigma $上指定先验的绑定。我们算法中的主要新技术工具是一个新的差别私有预处理器，它从任意高斯$ \ mathcal {n}（0，\ sigma）$中采用样本，并返回矩阵$ a $，使得$ a \ sigma a ^ t$具有恒定的条件号。

Copulas是一种强大的工具，用于建模多变量分布，因为它们允许分别估计单变量边缘分布和联合依赖结构。然而，已知的参数Copulas提供有限的灵活性，特别是高尺寸，而常用的非参数方法遭受维度的诅咒。受欢迎的补救措施是构建一个基于树的条件双变量Copulas的层次结构。在本文中，我们提出了一种基于隐含生成神经网络的灵活，概念性的简单替代品。关键挑战是确保估计的拷贝分布的边际均匀性。我们通过学习具有未指定的边缘的多变量潜在分布而是所需的依赖结构来实现这一目标。通过应用概率积分变换，我们可以从高维拷贝分布中获得样本而不依赖参数假设或需要找到合适的树结构。来自金融，物理和图​​像生成的合成和实数据的实验证明了这种方法的性能。

我们考虑对跨用户设备分发的私人数据培训模型。为了确保隐私，我们添加了设备的噪声并使用安全的聚合，以便仅向服务器揭示嘈杂的总和。我们提出了一个综合的端到端系统，该系统适当地离散数据并在执行安全聚合之前添加离散的高斯噪声。我们为离散高斯人的总和提供了新的隐私分析，并仔细分析了数据量化和模块化求和算术的影响。我们的理论保证突出了沟通，隐私和准确性之间的复杂张力。我们广泛的实验结果表明，我们的解决方案基本上能够将准确性与中央差分隐私相匹配，而每个值的精度少于16位。

Federated learning facilitates the collaborative training of models without the sharing of raw data. However, recent attacks demonstrate that simply maintaining data locality during training processes does not provide sufficient privacy guarantees. Rather, we need a federated learning system capable of preventing inference over both the messages exchanged during training and the final trained model while ensuring the resulting model also has acceptable predictive accuracy. Existing federated learning approaches either use secure multiparty computation (SMC) which is vulnerable to inference or differential privacy which can lead to low accuracy given a large number of parties with relatively small amounts of data each. In this paper, we present an alternative approach that utilizes both differential privacy and SMC to balance these trade-offs. Combining differential privacy with secure multiparty computation enables us to reduce the growth of noise injection as the number of parties increases without sacrificing privacy while maintaining a pre-defined rate of trust. Our system is therefore a scalable approach that protects against inference threats and produces models with high accuracy. Additionally, our system can be used to train a variety of machine learning models, which we validate with experimental results on 3 different machine learning algorithms. Our experiments demonstrate that our approach out-performs state of the art solutions. CCS CONCEPTS• Security and privacy → Privacy-preserving protocols; Trust frameworks; • Computing methodologies → Learning settings.

Concentrated differential privacy" was recently introduced by Dwork and Rothblum as a relaxation of differential privacy, which permits sharper analyses of many privacy-preserving computations. We present an alternative formulation of the concept of concentrated differential privacy in terms of the Rényi divergence between the distributions obtained by running an algorithm on neighboring inputs. With this reformulation in hand, we prove sharper quantitative results, establish lower bounds, and raise a few new questions. We also unify this approach with approximate differential privacy by giving an appropriate definition of "approximate concentrated differential privacy."