Lokala skillnader i privatlivet har föreslagits som ett starkt mått på integritet under datainsamlingsscenarier, där enskilda personer är villiga att dela med sig av sina uppgifter men är oroade över att avslöja känslig information. Både dataleverantörer och datainsamlare vill maximera nyttan av statistiska slutsatser som görs på data men samtidigt måste skydda de deltagande individernas integritet. Vi tar itu med ett allmänt problem av nyttomaximering under lokal differential integritet. Vårt huvudsakliga resultat är en karakterisering av den kombinatoriska strukturen av den optimala lösningen vilket resulterar i en familj av yttre mekanismer som vi kallar trappmekanismer. Dessa databeroende mekanismer bidrar till de få grundläggande privatiseringssystem som är kända i litteraturen (t.ex. den exponentiella mekanismen och bullerskapande mekanismer). Slutligen visar vi att två enkla trappa mekanismer (den binära och randomiserade svarsmekanismer) är optimala i de höga respektive låga integritetssystem, respektive. Våra resultat kännetecknar också lägre gränser i differentiell integritet, vilket ger några nya lägre gränser samt återhämta några kända resultat. Som ett motiverande exempel tillhandahåller vi optimala mekanismer och visar att den effektiva provstorleken minskar från n till ε 2 n under differentialintegritet i samband med hypotestester.
Till exempel överväga att tillhandahålla ε-lokal differential integritet på källan till en transaktion REF.
Extremal Mechanisms for Local Differential Privacy
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}