Ilya Mironov
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- Institution
- Microsoft Research, Google, Meta
- Bekannt für
- Rényi Differential Privacy, der Gleitkomma-Angriff, DP-SGD
Der Kryptograph, der zeigte, dass Differential Privacy über die niederwertigsten Bits einer Gleitkommazahl lecken kann, und sie dann für Deep Learning praktikabel machte.
2012 veröffentlichte Mironov eine Arbeit, die alle alarmieren sollte, die je Differential Privacy implementiert hatten. Das Laplace-Rauschen, das einzelne Datensätze verbergen sollte, wurde in Gleitkommaarithmetik erzeugt, und das Muster der tatsächlich möglichen Werte verriet den exakten Wert darunter. Die Mathematik stimmte; der Computer nicht. Seine Lösung, der Snapping-Mechanismus, rundet Ausgaben auf ein grobes Raster.
2016 war er Mitautor der Arbeit, die DP-SGD einführte, eine Methode, neuronale Netze mit SGD unter Datenschutzgarantien zu trainieren. Im Jahr darauf folgte Rényi Differential Privacy, eine Variante, die das Aufsummieren des Privatsphäre-Budgets über tausende Trainingsschritte erheblich vereinfacht. Beides wird heute praktisch überall eingesetzt, wo Modelle unter DP trainiert werden.