Differentiell integritet är en kryptografiskt motiverad definition av integritet som har fått stor uppmärksamhet under de senaste åren. Differentiellt privata lösningar genomdriva integritet genom att lägga slumpmässiga buller till en funktion som beräknas över data, och utmaningen vid utformningen av sådana algoritmer är att kontrollera det ökade bruset för att optimera integritetsnoggrannhet-prov storlek kompromiss. Detta arbete studerar olika privata statistiska skattningar, och visar övre och nedre gränser för konvergenstalen för differentierade privata approximationer till statistiska skattningar. Våra resultat avslöjar en formell koppling mellan differentiell integritet och begreppet bruttofelkänslighet (GES) i robust statistik, genom att visa att konvergensgraden för varje differentierad privat approximation till en estimator som är korrekt över en stor klass av distributioner måste växa med GES av estimatorn. Vi tillhandahåller sedan en övre gräns för konvergenskvoten för en differentierad privat approximation till en estimator med begränsat intervall och avgränsad GES. Vi visar att det avgränsade intervallet villkor är nödvändigt om vi vill säkerställa en strikt form av differential integritet.
På liknande sätt drog REF en kvantitativ koppling mellan robust statistik och differentiell integritet genom att tillhandahålla begränsad urvalskonvergens för olika privata insticksstatistiska skattningar när det gäller känsligheten för bruttofel, ett gemensamt mått på robusthet.
Convergence Rates for Differentially Private Statistical Estimation
{'venue': 'Proceedings of the ... International Conference on Machine Learning. International Conference on Machine Learning', 'journal': 'Proceedings of the ... International Conference on Machine Learning. International Conference on Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}