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Computational Concentration of Measure: Optimal Bounds, Reductions, and More., , und . SODA, Seite 345-363. SIAM, (2020)Mitigating Membership Inference Attacks by Self-Distillation Through a Novel Ensemble Architecture., , , , , , und . USENIX Security Symposium, Seite 1433-1450. USENIX Association, (2022)Is Private Learning Possible with Instance Encoding?, , , , , , , und . SP, Seite 410-427. IEEE, (2021)Property Inference from Poisoning., , und . SP, Seite 1120-1137. IEEE, (2022)Model-Targeted Poisoning Attacks with Provable Convergence., , , , und . ICML, Volume 139 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 10000-10010. PMLR, (2021)Polynomial-Time Targeted Attacks on Coin Tossing for Any Number of Corruptions., , , und . TCC (2), Volume 13043 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 718-750. Springer, (2021)Learning under p-tampering poisoning attacks., , und . Ann. Math. Artif. Intell., 88 (7): 759-792 (2020)Computational Concentration of Measure: Optimal Bounds, Reductions, and More, , und . (2019)cite arxiv:1907.05401.Renyi Differential Privacy of Propose-Test-Release and Applications to Private and Robust Machine Learning., , , , und . NeurIPS, (2022)Effectively Using Public Data in Privacy Preserving Machine Learning., , , , und . ICML, Volume 202 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 25718-25732. PMLR, (2023)