Differentiell integritet har framgått som en föredragen standard för att säkerställa integritet i analysuppgifter på känsliga datauppsättningar. Nya algoritmer har gjort det möjligt för betydligt lägre fel genom att anpassa sig till egenskaperna hos indata. Dessa så kallade databeroende algoritmer har olika felfrekvenser för olika ingångar. Det finns nu ett komplext och växande landskap av algoritmer utan en tydlig vinnare som kan erbjuda låga fel över alla datauppsättningar. Det innebär att bästa möjliga felfrekvens inte kan uppnås i praktiken, eftersom dataintendenten inte kan veta vilken algoritm som ska väljas innan algoritmen faktiskt körs. Vi tar itu med denna utmaning genom att föreslå en ny metaalgoritm utformad för att befria dataintendenten från bördan av algoritmval. Det fungerar genom att lära (från icke känsliga data) sambandet mellan datauppsättningens egenskaper och den bäst presterande algoritmen. Meta-algoritmen används genom att först testa indata för lågkänslighetsegenskaper och sedan använda resultaten för att välja en bra algoritm. Resultatet är en end-to-end differentially private system: Pythia, som vi visar erbjuder förbättringar jämfört med att använda någon enskild algoritm ensam. Vi demonstrerar empiriskt nyttan av Pythia för uppgifterna att släppa histogram, svara på 1-och 2-dimensionella avstånd frågor, samt för att bygga privata Naive Bayes klassificerare.
REF presenterar en databeroende, differentierat privat algoritmurvalsteknik.
Pythia: Data Dependent Differentially Private Algorithm Selection
{'venue': "SIGMOD '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}