Differentiell integritet är en ny uppfattning om integritet skräddarsydd för integritetsbevarande dataanalys [11]. Fram till denna punkt, forskning på differentially private data analys har fokuserat på att sätta en betrodd curator innehar en stor, statisk, data uppsättning; således varje beräkning är ett "en-shot" objekt: det finns ingen mening med att beräkna något två gånger, eftersom resultatet kommer att vara oförändrat, upp till någon slumpmässig införs för integritet. Många tillämpningar av dataanalys innebär dock upprepade beräkningar, antingen för att hela målet är övervakning, t.ex. trafikförhållanden, söktrender eller förekomst av influensa, eller för att målet är någon form av adaptiv optimering, t.ex. placering av data för att minimera åtkomstkostnader. I dessa fall måste algoritmen tillåta kontinuerlig observation av systemets tillstånd. Vi inleder därför en studie av differentiell integritet under ständig observation. Vi identifierar problemet med att upprätthålla en räknare på ett integritetsbevarande sätt och visar dess breda tillämplighet på många olika problem.
Vårt mål att upprätthålla en ihållande statistisk uppskattning liknar i andemeningen modellen för integritet under kontinuerlig observation Dwork et al. Hoppa över det.
Differential privacy under continual observation
{'venue': "STOC '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}