イリヤ・ミロノフ

2012年、ミロノフは差分プライバシーを実装したことのある人全員を慌てさせるはずの論文を発表した。個々のレコードを隠すためのラプラスノイズは浮動小数点で生成されるが、実際に現れうる浮動小数点数のパターンが、その下の正確な値を教えてしまう。数学は正しかったが、コンピュータが正しくなかった。彼の対策であるスナッピング機構は、出力を粗い格子に丸める。

2016年には、プライバシー保証のもとでSGDによりニューラルネットワークを学習させるDP-SGDを導入した論文を共著した。翌年のレニー差分プライバシーは、数千の学習ステップにわたるプライバシー予算の合算を格段に容易にする変種である。どちらも、DPで学習する場面のほとんどで使われている。