Abstrakt. Definitionen av differentiell integritet har nyligen framträtt som en ledande standard för integritetsgarantier för algoritmer i statistiska databaser. Vi erbjuder flera avslappningar av definitionen som kräver integritetsgarantier för att hålla endast mot effektiv-dvs., beräkningsbundet-motsvarar. Vi etablerar olika relationer mellan dessa föreställningar, och när vi gör det, observerar vi deras nära koppling till pseudodenseteorin av Reingold et al. [1].................................................................. Vi utökar den täta modellen teorem av Reingold et al. Att påvisa likvärdighet mellan två definitioner (oskiljbarhets- och simuleringsbaserade) av beräkningsdifferentiell integritet. Våra beräkningsanaloger av differential integritet verkar möjliggöra mer exakta konstruktioner än standard informations-teoretiska analoger. Särskilt i samband med privat tillnärmning av avståndet mellan två vektorer presenterar vi ett differentierat privat protokoll för beräkning av approximationen, och jämför det med ett betydligt mer exakt protokoll som endast är beräkningsmässigt differentierat privat.
Mironov m.fl. REF presenterar flera avslappningar av differentiell integritet genom att kräva integritetsgarantier att hålla endast mot beräkningsbegränsade motståndare.
Computational Differential Privacy
{'venue': 'CRYPTO', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}