Ett mål med statistisk integritetsforskning är att skapa en mekanism för datautgivning som skyddar individens integritet samtidigt som informationsinnehållet bevaras. Ett exempel är en slumpmässig mekanism som tar en indatadatabas X och matar ut en slumpmässig databas Z enligt en distribution Q n (· på X). Differentiell integritet är ett särskilt integritetsskyddskrav som utvecklats av dataforskare, där Q n (· på X) är skyldig att vara okänslig för förändringar i en datapunkt i X. Detta gör det svårt att härleda från Z om en viss individ finns i den ursprungliga databasen X. Vi betraktar differentiell integritet ur ett statistiskt perspektiv. Vi överväger flera mekanismer för datautgivning som uppfyller kraven på differentiell integritet. Vi visar att det är användbart att jämföra dessa system genom att beräkna graden av konvergens mellan distributioner och densiteter som konstruerats utifrån de utgivna uppgifterna. Vi studerar en allmän integritet metod, kallas den exponentiella mekanismen, infördes av McSherry och Talwar (2007). Vi visar att noggrannheten hos denna metod är intimt kopplad till den takt med vilken sannolikheten för att den empiriska fördelningen koncentreras i en liten boll runt den sanna fördelningen.
Wasserman och Zhou i REF föreslog ett statistiskt ramverk för differentiell integritet, där differentiell integritet undersöks ur ett statistiskt perspektiv.
A statistical framework for differential privacy
{'venue': 'Journal of the American Statistical Association (2010) Volume 105, No. 489, pp 375--389', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}