Vi presenterar PrivInfer, ett uttrycksfullt ramverk för att skriva och verifiera differentialt privata Bayesian maskininlärning algoritmer. Program i PrivInfer är skrivna i ett rikt funktionellt probabilistiskt programmeringsspråk med konstruktioner för att utföra Bayesian inference. Därefter, differential integritet av program etableras med hjälp av en relationell förfining typ system, där förfiningar på sannolikhetstyper indexeras av ett mått på distributioner. Vårt ramverk utnyttjar den senaste utvecklingen inom Bayesian inference, probabilistic programmeringsspråk, och i relationsförfining typer. Vi visar hur uttrycksfull PrivInfer är genom att kontrollera integriteten för flera exempel på privata Bayesian inference.
En uttrycksfull ram för att skriva och verifiera differentialt privat Bayesian maskininlärning algoritmer presenteras i REF.
Differentially Private Bayesian Programming
{'venue': "CCS '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}