Att dela aggregerad statistik i realtid över privata data har gett stor nytta för allmänheten att utföra datautvinning för att förstå viktiga fenomen, såsom influensautbrott och trafikstockningar. Att släppa tidsseriedata med standard differentiell integritetsmekanism har dock begränsad nytta på grund av hög korrelation mellan datavärden. Vi föreslår FAST, ett adaptivt system för att släppa aggregerad statistik i realtid under differentiell integritet med förbättrad användbarhet. För att minimera den totala sekretesskostnaden tar FAST adaptivt långa tidsserier enligt upptäckt datadynamik. För att förbättra noggrannheten i datautgivningen per tidsstämpel används filtrering för att förutsäga datavärden vid icke-provtagningspunkter och för att uppskatta sanna värden från bullriga observationer vid provtagningspunkter. Våra experiment med tre verkliga datauppsättningar bekräftar att FAST förbättrar exaktheten i tidsseriens release och har utmärkt prestanda även under mycket små sekretesskostnader.
Äntligen, Fan et al. REF föreslår FAST, ett adaptivt system för att släppa aggregerad statistik i realtid med differentiell integritet.
Real-time aggregate monitoring with differential privacy
{'venue': "CIKM '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}