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1 | Differential Privacy Papers | |||||||||||||||||||||||||
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3 | Title | Authors | URL | Claimed by: | ||||||||||||||||||||||
4 | General Techniques / Systems | |||||||||||||||||||||||||
5 | Local Privacy and Statistical Minimax Rates | Duchi, Jordan, Wainwright | https://stanford.edu/~jduchi/projects/DuchiJoWa13_focs.pdf | |||||||||||||||||||||||
6 | Prochlo: Strong Privacy for Analytics in the Crowd | Bittau et al. | https://arxiv.org/pdf/1710.00901 | Arkady Y. | ||||||||||||||||||||||
7 | RAPPOR: Randomized Aggregatable Privacy-Preserving Ordinal Response | Erlinsson, Pihur, Korolova | https://arxiv.org/pdf/1407.6981 | Minghui Xu | ||||||||||||||||||||||
8 | Amplification by Shuffling: From Local to Central Differential Privacy via Anonymity | Erlinsson et al. | https://arxiv.org/pdf/1811.12469 | |||||||||||||||||||||||
9 | Distributed Differential Privacy via Shuffling | Cheu et al. | https://arxiv.org/pdf/1808.01394 | |||||||||||||||||||||||
10 | Privacy Amplification by Iteration | Feldman et al. | https://arxiv.org/pdf/1808.06651.pdf | Thinh Dang | ||||||||||||||||||||||
11 | The Johnson-Lindenstrauss Transform Itself Preserves Differential Privacy | Blocki et al. | https://arxiv.org/pdf/1204.2136 | |||||||||||||||||||||||
12 | Locally Private Hypothesis Testing | Sheffet | https://arxiv.org/pdf/1802.03441 | |||||||||||||||||||||||
13 | Local Differential Privacy for Evolving Data | Joseph et al. | https://arxiv.org/pdf/1802.07128 | |||||||||||||||||||||||
14 | Optimizing error of high-dimensional statistical queries under differential privacy | McKenna et al. | https://arxiv.org/pdf/1808.03537 | |||||||||||||||||||||||
15 | Graphical-model based estimation and inference for differential privacy | McKenna et al. | https://arxiv.org/pdf/1901.09136 | |||||||||||||||||||||||
16 | Utility Preserving Secure Private Data Release | Dhaliwal et al. | https://arxiv.org/pdf/1901.09858 | |||||||||||||||||||||||
17 | Bolt-on Differential Privacy for Scalable Stochastic Gradient Descent-based Analytics | Wu et al. | https://arxiv.org/pdf/1606.04722.pdf | |||||||||||||||||||||||
18 | Privacy Amplification by Subsampling: Tight Analyses via Couplings and Divergences | Balle et al. | https://arxiv.org/pdf/1807.01647.pdf | |||||||||||||||||||||||
19 | Renyi Differential Privacy | Mironov | https://arxiv.org/pdf/1702.07476.pdf | |||||||||||||||||||||||
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22 | Differentially Private Messaging | |||||||||||||||||||||||||
23 | Vuvuzela: Scalable Private Messaging Resistant to Traffic Analysis | van den Hooff, et al. | https://www.freehaven.net/anonbib/cache/vuvuzela:sosp15.pdf | Tianyu Lyu | ||||||||||||||||||||||
24 | Stadium: A Distributed Metadata-Private Messaging System | Tyagi et al. | https://eprint.iacr.org/2016/943.pdf | Zhaoqi Zhang | ||||||||||||||||||||||
25 | Karaoke: Distributed Private Messaging Immune to Passive Traffic Analysis | Lazar et al. | https://people.csail.mit.edu/nickolai/papers/lazar-karaoke.pdf | Anastasija M. | ||||||||||||||||||||||
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27 | Applications | |||||||||||||||||||||||||
28 | Towards Practical Differentially Private Convex Optimization | Iyengar et al. | https://csdl.computer.org/csdl/proceedings/sp/2019/6660/00/666000a001.pdf | |||||||||||||||||||||||
29 | Incentive-Aware Learning for Large Markets | Epasto et al. | https://ai.google/research/pubs/pub46913 | Anasrasija M. | ||||||||||||||||||||||
30 | Differentially Private Ordinary Least Squares | Sheffet | https://arxiv.org/pdf/1507.02482 | |||||||||||||||||||||||
31 | Differentially Private Combinatorial Optimization | Gupta et al. | http://www.cse.psu.edu/~ads22/privacy598/papers/glmrt10.pdf | Zikai Zhang | ||||||||||||||||||||||
32 | Differentially Private Data Analysis of Social Networks via Restricted Sensitivity | Blocki et al. | https://arxiv.org/pdf/1208.4586 | Jack A. | ||||||||||||||||||||||
33 | On the Protection of Private Information in Machine Learning Systems: Two Recent Approaches | Abadi et al. | https://arxiv.org/pdf/1708.08022 | |||||||||||||||||||||||
34 | Local, Private, Efficient Protocols for Succinct Histograms | Bassily, Smith | https://arxiv.org/pdf/1504.04686 | |||||||||||||||||||||||
35 | Practical Locally Private Heavy Hitters | Bassily et al. | https://arxiv.org/pdf/1707.04982 | This paper builds on the one above it | ||||||||||||||||||||||
36 | Differentially Private Continual Release of Graph Statistics | Song et al. | https://arxiv.org/pdf/1809.02575 | Chunchi Liu | ||||||||||||||||||||||
37 | Learning with Privacy at Scale | Apple | https://machinelearning.apple.com/docs/learning-with-privacy-at-scale/appledifferentialprivacysystem.pdf | Liran Cohen | ||||||||||||||||||||||
38 | Analyze Gauss: Optimal Bounds for Privacy-Preserving Principal Component Analysis | Dwork et al. | http://kunaltalwar.org/papers/PrivatePCA.pdf | Minghui Xu | ||||||||||||||||||||||
39 | Mitigating Storage Side Channels Using Statistical Privacy Mechanisms | Xiao et al. | https://www.cs.unc.edu/~reiter/papers/2015/CCS1.pdf | Honglu Jiang | ||||||||||||||||||||||
40 | Towards Practical Differential Privacy for SQL Queries | Noah Johnson et al. | https://arxiv.org/pdf/1706.09479.pdf | Nate Jensen | ||||||||||||||||||||||
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