2024
Conference papers
- titre
- Privacy Attacks in Decentralized Learning
- auteur
- Abdellah El Mrini, Edwige Cyffers, Aurélien Bellet
- article
- ICML 2024 - Forty-first International Conference on Machine Learning, Jul 2024, Vienne (Austria), Austria. ⟨10.48550/arXiv.2402.10001⟩
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-
- titre
- Improved Stability and Generalization Guarantees of the Decentralized SGD Algorithm
- auteur
- Batiste Le Bars, Aurélien Bellet, Marc Tommasi, Kevin Scaman, Giovanni Neglia
- article
- ICML 2024 - The Forty-first International Conference on Machine Learning, Jul 2024, Vienne, Austria
- Accès au texte intégral et bibtex
-
- titre
- Differentially Private Decentralized Learning with Random Walks
- auteur
- Edwige Cyffers, Aurélien Bellet, Jalaj Upadhyay
- article
- ICML 2024 - Forty-first International Conference on Machine Learning, Jul 2024, Vienne (Autriche), Austria. ⟨10.48550/arXiv.2402.07471⟩
- Accès au bibtex
-
- titre
- Confidential-DPproof: Confidential Proof of Differentially Private Training
- auteur
- Ali Shahin Shamsabadi, Gefei Tan, Tudor Ioan Cebere, Aurélien Bellet, Hamed Haddadi, Nicolas Papernot, Xiao Wang, Adrian Weller
- article
- ICLR 2024 - 12th International Conference on Learning Representations, May 2024, Vienna (Austria), Austria
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-
- titre
- The Relative Gaussian Mechanism and its Application to Private Gradient Descent
- auteur
- Hadrien Hendrikx, Paul Mangold, Aurélien Bellet
- article
- AISTATS 2024 - 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, May 2024, Valencia, Spain. pp.3079-3087
- Accès au texte intégral et bibtex
-
- titre
- DP-SGD Without Clipping: The Lipschitz Neural Network Way
- auteur
- Louis Béthune, Thomas Massena, Thibaut Boissin, Yannick Prudent, Corentin Friedrich, Franck Mamalet, Aurélien Bellet, Mathieu Serrurier, David Vigouroux, Corentin Friedrich
- article
- ICLR 2024 - 12th International Conference on Learning Representations, 2024, Vienna (Austria), Austria
- Accès au texte intégral et bibtex
-
- titre
- Rényi Pufferfish Privacy: General Additive Noise Mechanisms and Privacy Amplification by Iteration via Shift Reduction Lemmas
- auteur
- Clément Pierquin, Aurélien Bellet, Marc Tommasi, Matthieu Boussard
- article
- International Conference on Machine Learning (ICML 2024), 2024, Vienna (Austria), Austria
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-
Preprints, Working Papers, ...
- titre
- Tighter Privacy Auditing of DP-SGD in the Hidden State Threat Model
- auteur
- Tudor Cebere, Aurélien Bellet, Nicolas Papernot
- article
- 2024
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-
- titre
- Nebula: Efficient, Private and Accurate Histogram Estimation
- auteur
- Ali Shahin Shamsabadi, Peter Snyder, Ralph Giles, Aurélien Bellet, Hamed Haddadi
- article
- 2024
- Accès au texte intégral et bibtex
-
- titre
- The Correlated Gaussian Sparse Histogram Mechanism
- auteur
- Christian Janos Lebeda, Lukas Retschmeier
- article
- 2024
- Accès au texte intégral et bibtex
-
2023
Conference papers
- titre
- GAP: Differentially Private Graph Neural Networks with Aggregation Perturbation
- auteur
- Sina Sajadmanesh, Ali Shahin Shamsabadi, Aurélien Bellet, Daniel Gatica-Perez
- article
- USENIX Security 2023 - 32nd USENIX Security Symposium, Aug 2023, Anaheim, United States
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-
- titre
- One-Shot Federated Conformal Prediction
- auteur
- Pierre Humbert, Batiste Le Bars, Aurélien Bellet, Sylvain Arlot
- article
- ICML 2023 - 40th International Conference on Machine Learning, Jul 2023, Honolulu (Hawai), United States
- Accès au texte intégral et bibtex
-
- titre
- Differential Privacy has Bounded Impact on Fairness in Classification
- auteur
- Paul Mangold, Michaël Perrot, Aurélien Bellet, Marc Tommasi
- article
- International Conference on Machine Learning, Jul 2023, Honolulu, United States
- Accès au texte intégral et bibtex
-
- titre
- From Noisy Fixed-Point Iterations to Private ADMM for Centralized and Federated Learning
- auteur
- Edwige Cyffers, Aurélien Bellet, Debabrota Basu
- article
- Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning (ICML), Jul 2023, Honolulu, United States
- Accès au bibtex
-
- titre
- High-Dimensional Private Empirical Risk Minimization by Greedy Coordinate Descent
- auteur
- Paul Mangold, Aurélien Bellet, Joseph Salmon, Marc Tommasi
- article
- AISTATS 2023 - International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, Apr 2023, Valencia, Spain. pp.4894-4916
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-
- titre
- Refined Convergence and Topology Learning for Decentralized SGD with Heterogeneous Data
- auteur
- Batiste Le Bars, Aurélien Bellet, Marc Tommasi, Erick Lavoie, Anne-Marie Kermarrec
- article
- Proceedings of The 26th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2023), 2023, Valencia, Spain, Spain
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-
2022
Journal articles
- titre
- An Accurate, Scalable and Verifiable Protocol for Federated Differentially Private Averaging
- auteur
- César Sabater, Aurélien Bellet, Jan Ramon
- article
- Machine Learning, 2022, ⟨10.1007/s10994-022-06267-9⟩
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-
Conference papers
- titre
- FLamby: Datasets and Benchmarks for Cross-Silo Federated Learning in Realistic Healthcare Settings
- auteur
- Jean Ogier Du Terrail, Samy-Safwan Ayed, Edwige Cyffers, Felix Grimberg, Chaoyang He, Regis Loeb, Paul Mangold, Tanguy Marchand, Othmane Marfoq, Erum Mushtaq, Boris Muzellec, Constantin Philippenko, Santiago Silva, Maria Teleńczuk, Shadi Albarqouni, Salman Avestimehr, Aurélien Bellet, Aymeric Dieuleveut, Martin Jaggi, Sai Praneeth Karimireddy, Marco Lorenzi, Giovanni Neglia, Marc Tommasi, Mathieu Andreux
- article
- NeurIPS 2022 - Thirty-sixth Conference on Neural Information Processing Systems, Nov 2022, New Orleans, United States
- Accès au bibtex
-
- titre
- Muffliato: Peer-to-Peer Privacy Amplification for Decentralized Optimization and Averaging
- auteur
- Edwige Cyffers, Mathieu Even, Aurélien Bellet, Laurent Massoulié
- article
- NeurIPS 2022 - 36th Conference on Neural Information Processing Systems, Nov 2022, New Orleans, United States
- Accès au bibtex
-
- titre
- Differentially Private Coordinate Descent for Composite Empirical Risk Minimization
- auteur
- Paul Mangold, Aurélien Bellet, Joseph Salmon, Marc Tommasi
- article
- ICML 2022 - 39th International Conference on Machine Learning, Jul 2022, Baltimore, United States. pp.14948-14978
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-
- titre
- Differentially Private Federated Learning on Heterogeneous Data
- auteur
- Maxence Noble, Aurélien Bellet, Aymeric Dieuleveut
- article
- Proceedings of The 25th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2022, Virtual, Spain
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-
- titre
- D-Cliques: Compensating for Data Heterogeneity with Topology in Decentralized Federated Learning
- auteur
- Aurélien Bellet, Anne-Marie Kermarrec, Erick Lavoie
- article
- 41st International Symposium on Reliable Distributed Systems (SRDS), 2022, Vienna, Austria
- Accès au texte intégral et bibtex
-
- titre
- Privacy Amplification by Decentralization
- auteur
- Edwige Cyffers, Aurélien Bellet
- article
- Proceedings of The 25th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics,, 2022, Virtual, Spain
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-
2021
Conference papers
- titre
- Federated Multi-Task Learning under a Mixture of Distributions
- auteur
- Othmane Marfoq, Giovanni Neglia, Aurélien Bellet, Laetitia Kameni, Richard Vidal
- article
- NeurIPS 2021 - 35th Conference on Neural Information Processing Systems, Dec 2021, Sydney / Virtual, Australia
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-
Habilitation à diriger des recherches
- titre
- Contributions to Decentralized and Privacy-Preserving Machine Learning
- auteur
- Aurélien Bellet
- article
- Machine Learning [cs.LG]. Université de Lille, 2021
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-
Books
- titre
- Advances and Open Problems in Federated Learning
- auteur
- Peter Kairouz, Brendan H. Mcmahan, Brendan Avent, Aurélien Bellet, Mehdi Bennis, Arjun Nitin Bhagoji, Kallista Bonawitz, Zachary Charles, Graham Cormode, Rachel Cummings, Rafael Gregorio Lucas d'Oliveira, Salim El Rouayheb, David Evans, Josh Gardner, Zachary Garrett, Adrià Gascón, Badih Ghazi, Phillip B. Gibbons, Marco Gruteser, Zaid Harchaoui, Chaoyang He, Lie He, Zhouyuan Huo, Ben Hutchinson, Justin Hsu, Martin Jaggi, Tara Javidi, Gauri Joshi, Mikhail Khodak, Jakub Konečný, Aleksandra Korolova, Farinaz Koushanfar, Sanmi Koyejo, Tancrède Lepoint, Yang Liu, Prateek Mittal, Mehryar Mohri, Richard Nock, Ayfer Ozgür, Rasmus Pagh, Mariana Raykova, Hang Qi, Daniel Ramage, Ramesh Raskar, Dawn Song, Weikang Song, Sebastian Urban Stich, Ziteng Sun, Ananda Theertha Suresh, Florian Tramèr, Praneeth Vepakomma, Jianyu Wang, Li Xiong, Zheng Xu, Qiang Yang, Felix X. Yu, Han Yu, Sen Zhao
- article
- , 14 (1-2), pp.224, 2021, Foundations and Trends® in Machine Learning, 978-1-68083-789-6. ⟨10.1561/2200000083⟩
- Accès au texte intégral et bibtex
-
Preprints, Working Papers, ...
- titre
- Mitigating Leakage from Data Dependent Communications in Decentralized Computing using Differential Privacy
- auteur
- Riad Ladjel, Nicolas Anciaux, Aurélien Bellet, Guillaume Scerri
- article
- 2021
- Accès au texte intégral et bibtex
-
- titre
- D-Cliques: Compensating for Data Heterogeneity with Topology in Decentralized Federated Learning
- auteur
- Aurélien Bellet, Anne-Marie Kermarrec, Erick Lavoie
- article
- 2021
- Accès au texte intégral et bibtex
-
- titre
- Differentially Private Federated Learning on Heterogeneous Data
- auteur
- Maxence Noble, Aurélien Bellet, Aymeric Dieuleveut
- article
- 2021
- Accès au texte intégral et bibtex
-
2020
Preprints, Working Papers, ...
- titre
- Privacy Amplification by Decentralization
- auteur
- Edwige Cyffers, Aurélien Bellet
- article
- 2020
- Accès au texte intégral et bibtex
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