Abstract-Privacy-bevarande datapublicering har väckt stort forskningsintresse under de senaste åren. Bland de befintliga lösningarna ger -differentiell integritet den starkaste integritetsgarantin. Befintliga metoder för datapublicering som uppnår -differentiell integritet, erbjuder dock lite datanytta. I synnerhet, om utdatamängden används för att besvara räkna frågor, buller i frågesvaren kan stå i proportion till antalet tuples i data, vilket gör resultaten värdelösa. I det här dokumentet utvecklar vi en datapubliceringsteknik som säkerställer -differentiell integritet samtidigt som vi ger korrekta svar på avståndsräkningsfrågor, dvs. räkna frågor där predikatet på varje attribut är ett intervall. Kärnan i vår lösning är ett ramverk som tillämpar wavelet transformerar på datan innan du lägger till buller till den. Vi presenterar ögonblick av den föreslagna ramen för både ordinära och nominella data, och vi ger en teoretisk analys av deras integritet och nytta garantier. I en omfattande experimentell studie av både verkliga och syntetiska data visar vi hur effektiv och effektiv vår lösning är.
Privelet REF utvecklades som en datapubliceringsteknik som säkerställer -differentiell integritet samtidigt som de ger korrekta svar för avståndsräkningsförfrågningar, dvs. räkna frågor där predikatet på varje attribut är ett intervall.
Differential Privacy via Wavelet Transforms
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}