Bayesian inference har stora löften om integritetsbevarande analys av känsliga data, eftersom bakre provtagning automatiskt bevarar differential integritet, en algoritmisk uppfattning om dataintegritet, under vissa villkor (Dimitrakakis et al., 2014; Wang et al., 2015b). Medan denna en bakre prov (OPS) tillvägagångssätt elegant ger integritet "gratis", det är data ineffektiv i betydelsen av asymptotic relativ effektivitet (ARE). Vi visar att ett enkelt alternativ baserat på Laplace-mekanismen, differentialskyddets arbetshäst, är lika asymptotiskt effektivt som icke-privat bakre slutledning, enligt allmänna antaganden. Denna teknik har också praktiska fördelar inklusive effektiv användning av sekretessbudgeten för MCMC. Vi visar hur praktiskt vårt tillvägagångssätt är när det gäller en tidsserieanalys av känsliga militära uppgifter från krigen i Afghanistan och Irak som avslöjats av Wikileaks-organisationen.
I REF visar författarna att Laplace-mekanismbaserat alternativ för "One Posterior Sample" är lika asymptotiskt effektivt som icke-privat bakre slutledning, enligt allmänna antaganden.
On the Theory and Practice of Privacy-Preserving Bayesian Data Analysis
{'venue': 'Proceedings of the 32nd Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI), 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}