Ett brett utbud av grundläggande dataanalyser i maskininlärning, såsom linjär och logistisk regression, kräver minimering en konvex funktion som definieras av data. Eftersom uppgifterna kan innehålla känslig information om individer, och dessa analyser kan läcka den känsliga informationen, är det viktigt att kunna lösa konvex minimering på ett integritetsbevarande sätt. En serie färska resultat visar hur man exakt löser ett enda konvext minimeringsproblem på ett differentialt privat sätt. Men, samma data analyseras ofta upprepade gånger, och lite är känt om att lösa flera konvexa minimering problem med differential integritet. För enklare dataanalyser, såsom linjära frågor, finns det anmärkningsvärt olika privata algoritmer såsom den privata multiplikativa viktmekanismen (Hardt och Rothblum, FOCS 2010) som korrekt besvarar exponentiellt många distinkta frågor. I detta arbete utsträcker vi dessa resultat till konvex minimering och visar hur man ger korrekta och differentierade privata lösningar till exponentiellt många konvexa minimeringsproblem på en känslig datauppsättning.
Nyligen visade REF hur man utformar differentialt privata mekanismer för att svara exponentiellt många adaptivt utvalda frågor från den rikare klassen av konvexa empiriska riskminimeringsfrågor.
Private Multiplicative Weights Beyond Linear Queries
{'venue': "PODS '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}