Problemet med att utforma fel optimal differentialt privata algoritmer är väl studerad. Nyligen arbete tillämpa differential integritet till verkliga världen inställningar har använt varianter av differential integritet som på lämpligt sätt ändra begreppet närliggande databaser. Problemet med att utforma fel optimal algoritmer för sådana varianter av differential integritet är öppen. I detta papper visar vi en ny transformationell likvärdighet resultat som kan vända problemet med frågesvar under differential integritet med en modifierad uppfattning om grannar till en av frågesvar under standard differential integritet, för en stor klass av grann definitioner. Vi använder Blowfish integritetsramverk som generaliserar differential integritet. Blowfish använder en policy diagram för att omedelbart olika föreställningar om närliggande databaser. Vi visar att det fel som uppstår när man svarar på en arbetsbelastning W på en databas x under en Blowfish policygraf G är identiskt med det fel som krävs för att svara på en transformerad arbetsbelastning fG(W) på databas gG(x) under standard differentialintegritet, där fG och gG är linjära transformationer baserade på G. Med hjälp av detta resultat utvecklar vi feleffektiva algoritmer för att släppa histogram och flerdimensionella intervallfrågor under olika Blowfish policys. Vi tror att de verktyg vi utvecklar kommer att vara användbara för att hitta mekanismer för att besvara många andra klasser av frågor med låga fel under andra politiska grafer.
Det finns några färska resultat om att generalisera olika privata mekanismer till Blowfish integritet motsvarande enligt en viss sekretesspolicy REF.
Design of Policy-Aware Differentially Private Algorithms
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}