Differentiell integritet är ett lovande privacy-bevarande paradigm för statistisk frågebehandling över känsliga data. Det fungerar genom att injicera slumpmässiga buller i varje frågeresultat så att det är bevisligen svårt för motståndaren att dra slutsatsen om förekomsten eller frånvaron av någon enskild post från publicerade bullriga resultat. Huvudmålet i differentialt privat frågebehandling är att maximera riktigheten av frågeresultaten samtidigt som integritetsgarantierna uppfylls. Tidigare arbete, särskilt Li et al. [2010], har föreslagit att, med en lämplig strategi, bearbeta ett parti korrelerade frågor som helhet uppnår betydligt högre noggrannhet än att besvara dem individuellt. Men enligt vår kunskap finns det för närvarande ingen praktisk lösning för att hitta en sådan strategi för en godtycklig frågeparti; befintliga metoder antingen returnera strategier av dålig kvalitet (ofta värre än naiva metoder) eller kräver oöverkomligt dyra beräkningar för även måttligt stora domäner. Motiverade av detta föreslår vi en låg-ranking mekanism (LRM), den första praktiska differentialt privata tekniken för att besvara batch linjära frågor med hög noggrannhet. LRM fungerar för både exakta (d.v.s., -) och ungefärliga (d.v.s., (, δ)-) differentiella integritetsdefinitioner. Vi härleder nytta garantier av LRM och ger vägledning om hur man ställer in sekretessparametrar, med tanke på användarens nytta förväntningar. Omfattande experiment med hjälp av verkliga data visar att vår föreslagna metod konsekvent överträffar toppmoderna frågebehandlingslösningar under differentiell integritet, med stora marginaler.
Yuan m.fl. REF presenterade en lågvärdig mekanism (LRM), ett optimeringsramverk som minimerar det totala felet i resultaten för ett parti linjära frågor.
Optimizing Batch Linear Queries under Exact and Approximate Differential Privacy
{'venue': 'TODS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}