En mekanism för att släppa information om en statistisk databas med känsliga uppgifter måste lösa en avvägning mellan nytta och integritet. Publishing helt korrekt information maximerar nyttan samtidigt minimera integritet, medan publicering slumpmässiga buller åstadkommer motsatsen. Sekretess kan noggrant kvantifieras med hjälp av ramen för differentiell integritet, vilket kräver att en mekanisms utdatadistribution är nästan densamma oavsett om en viss databasrad ingår eller inte. Målet med detta papper är stark och allmänna nyttogarantier, med förbehåll för olika privatliv. Vi strävar efter mekanismer som garanterar nästan optimal nytta för varje potentiell användare, oberoende av dess sidoinformation (utformas som en tidigare distribution över frågeresultat) och preferenser (utformas via en förlustfunktion). Vårt huvudsakliga resultat är: för varje fast räkningsfråga och differential sekretessnivå finns det en geometrisk mekanism M * -en diskret variant av den enkla och välstuderade Laplace-mekanismen -som samtidigt förväntas förlustminimera för varje möjlig användare, med förbehåll för den differentiala integritetsbegränsningen. Detta är en extremt stark nyttogaranti: varje potentiell användare u, oavsett vad dess sida information och preferenser, härrör lika mycket nytta från M * som från att interagera med en differentialt privat mekanism Mu som är optimalt skräddarsydd för u. Mer exakt, för varje användare u finns det en optimal mekanism Mu för det att faktorer i en användaroberoende del (den geometriska mekanismen M * ) följt av användarspecifik efterbehandling som kan delegeras till användaren själv. Den första delen av vårt bevis på detta resultat kännetecknar den optimala differentialt privata mekanismen för en fast men godtycklig användare i termer av en viss grundläggande genomförbar lösning till ett linjärt program med begränsningar som kodar differential pri * 978-1-60558-506-09-05...$5.00. Vanessa. Den andra delen visar att alla relevanta hörn av denna polytop (som sträcker sig över alla möjliga användare) kan härledas från den geometriska mekanismen genom lämpliga omdaningar av sitt sortiment.
Ghosh m.fl. REF utforma en differentialt privat metod som ger det optimala svaret (i termer av nytta) för en enda räkning fråga.
Universally utility-maximizing privacy mechanisms
{'venue': "STOC '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}