Esta es la página oficial del curso IMT3830, primer semestre de 2023, ofrecido por el Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional de la Pontificia Universidad Católica de Chile
Profesor: Cristóbal Guzmán
Ayudante: Juan Pablo Flores
Cátedras: Martes y Jueves, 14:00-15:20
Hora de consultas: Miércoles, 17:00-18:20
En este curso se presentarán las herramientas básicas de Privacidad Diferencial, junto con su aplicación para resolver problemas de Optimización (Convexa) Estocástica con garantías formales de privacidad.
Motivation: privacy risks
(Pure) differential privacy: randomized response, Laplace mechanism, basic properties and interpretation, privacy amplification by subsampling
Basics of information theory: entropy, mutual information and probability distances/divergences
Approximate differential privacy: definition, Gaussian mechanism
Rényi differential privacy
Advanced composition theorem
Stochastic Convex Optimization: definition, examples, empirical risk minimization
Stochastic Gradient Method
Differentially-Private Stochastic Convex Optimization (DP-SCO): phased SGM
DP-SCO with nonsmooth losses: stability and generalization, optimality of noisy SGM
DP stochastic optimization with nonconvex losses: private SPIDER
Differentially-Private Synthetic Data: exponential mechanism and Small-DB, private multiplicative weights method
5 tareas (40%)
Informe final (30%)
Presentación final (30%)
Seguiremos los siguientes apuntes y libros:
Algorithms for Private Data Analysis: http://www.gautamkamath.com/courses/CS860-fa2022.html
Information Theory and Statistics: http://web.stanford.edu/class/stats311/lecture-notes.pdf
The Algorithmic Foundations of Differential Privacy: https://www.cis.upenn.edu/~aaroth/Papers/privacybook.pdf
The Complexity of Differential Privacy: https://privacytools.seas.harvard.edu/files/privacytools/files/complexityprivacy_1_01.pdf
Otros artículos y referencias relevantes serán agregadas para cada capítulo
Sitio web de difusión sobre privacidad diferencial:
https://differentialprivacy.org
Survey sobre las motivaciones prácticas y conceptuales de privacidad: https://privacytools.seas.harvard.edu/files/privacytools/files/pdf_02.pdf
Resumen de Apple sobre su utilización de privacidad diferencial: https://www.apple.com/privacy/docs/Differential_Privacy_Overview.pdf