Den massiva insamlingen av personuppgifter genom personaliseringssystem har gjort det svårare och svårare att bevara enskilda personers integritet. De flesta av de föreslagna tillvägagångssätten för att bevara integriteten i personaliseringssystem tar vanligen upp denna fråga på ett enhetligt sätt mellan användarna, vilket innebär att man bortser från det faktum att användarna har olika attityder och förväntningar om integritet (även bland sina egna personuppgifter). I detta dokument föreslår vi att man tar hänsyn till denna icke-uniformitet i fråga om förväntningar på privatlivet genom att införa begreppet heterogen differentiell integritet. Detta begrepp fångar både variationen i integritetsskyddsförväntningarna bland användare och mellan olika delar av information som rör samma användare. Vi beskriver också en explicit mekanism för att uppnå heterogen differentiell integritet, som är en ändring av Laplacia-mekanismen av Dwork, McSherry, Nissim och Smith. I ett nötskal uppnår denna mekanism heterogen differential integritet genom att manipulera känsligheten hos funktionen med hjälp av en linjär omvandling på inmatningsdomänen. Slutligen utvärderar vi den föreslagna mekanismens inverkan på verkliga datauppsättningar när det gäller en semantisk klusteruppgift. Resultaten av våra experiment visar att heterogen differential integritet kan redogöra för olika integritet attityder samtidigt upprätthålla en bra nivå av nytta mätt genom återkallandet för semantiska kluster uppgift.
Alaggan m.fl. I REF definieras begreppet heterogen differentiell integritet (HDP), där variationen i integritetsskyddsförväntningarna fångas upp både bland användare och mellan olika delar av information som rör samma användare.
Heterogeneous Differential Privacy
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}