Poisson subsampling is the default sampler in differentially private optimization because its independence makes privacy amplification tractable. Practical systems, however, are moving toward structured participation: random allocation (balls-in-bins), per-epoch allocation, random check-ins, schemes widely believed to be at least as private as Poisson subsampling at the matched rate. We isolate the probabilistic mechanism behind this belief and delimit it exactly, for Gaussian mechanisms up to correlated-noise matrix mechanisms. (1) If the participation indicator vector is negatively associated (NA), then at every integer Rényi order $α\ge2$, exactly at all finite parameters, its remove-direction Rényi divergence is dominated by that of the marginal-matched independent scheme. For fixed gradient sequences, this extends to the mechanism level whenever the noise strategy's Gram matrix is sign-balanced, an $O(t^2)$-checkable condition. (2) The integer-order restriction is essential. For random allocation with $k=1$, we prove a linear law for the Rényi-difference criterion: at large $t$, dominance reverses for every $α<3/2$, including KL divergence, while the crossing order tends to $3/2$ independently of $σ$. (3) We also localize the known failure of rate-matched Poisson domination exactly: below $(1-q)^t$, the hockey-stick ordering reverses, so substituting the Poisson pair into composition machinery is unsound. An upper-tail argument yields a finite crossover $γ_\star$, connecting this threshold picture to the Rényi boundary at $3/2$. Together, these results give a substitution map for privacy accounting: when Poisson-based computations remain sound for structured participation, where they fail, and what sound alternatives cost in deployment.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【新书】差分隐私,246页pdf
专知会员服务
27+阅读 · 2025年4月5日
隐私工程白皮书,56pdf
专知会员服务
35+阅读 · 2023年10月5日
专知会员服务
113+阅读 · 2020年11月16日
专知会员服务
127+阅读 · 2020年8月7日
「联邦学习隐私保护 」最新2022研究综述
专知
16+阅读 · 2022年4月1日
联邦学习安全与隐私保护研究综述
专知
12+阅读 · 2020年8月7日
【专题】美国隐私立法进展的总体分析
蚂蚁金服评论
11+阅读 · 2019年4月25日
泰国通过个人信息保护法
蚂蚁金服评论
16+阅读 · 2019年4月3日
区块链隐私保护研究综述——祝烈煌详解
计算机研究与发展
23+阅读 · 2018年11月28日
差分隐私保护:从入门到脱坑
FreeBuf
17+阅读 · 2018年9月10日
综述——隐私保护集合交集计算技术研究
计算机研究与发展
22+阅读 · 2017年10月24日
网络安全态势感知浅析
计算机与网络安全
18+阅读 · 2017年10月13日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
7+阅读 · 9月3日
何为协作武器?
专知会员服务
10+阅读 · 9月1日
《理解认知战:超越信息》
专知会员服务
13+阅读 · 9月1日
美国战争部在GenAI.mil上推出OpenAI的ChatGPT Mil
专知会员服务
8+阅读 · 8月31日
人工智能赋能军事维护:重新定义国防战备
专知会员服务
5+阅读 · 8月31日
《美陆军野战手册(2026年):特种部队》
专知会员服务
9+阅读 · 8月31日
相关资讯
「联邦学习隐私保护 」最新2022研究综述
专知
16+阅读 · 2022年4月1日
联邦学习安全与隐私保护研究综述
专知
12+阅读 · 2020年8月7日
【专题】美国隐私立法进展的总体分析
蚂蚁金服评论
11+阅读 · 2019年4月25日
泰国通过个人信息保护法
蚂蚁金服评论
16+阅读 · 2019年4月3日
区块链隐私保护研究综述——祝烈煌详解
计算机研究与发展
23+阅读 · 2018年11月28日
差分隐私保护:从入门到脱坑
FreeBuf
17+阅读 · 2018年9月10日
综述——隐私保护集合交集计算技术研究
计算机研究与发展
22+阅读 · 2017年10月24日
网络安全态势感知浅析
计算机与网络安全
18+阅读 · 2017年10月13日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员