Det finns nu flera storskaliga distributioner av differentiell integritet som används för att samla in statistisk information om användare. Dessa utplaceringar samlar dock regelbundet in data och sammanställer statistiken med hjälp av algoritmer som utformats för en enda användning. Som ett resultat av detta ger dessa system inte meningsfulla integritetsgarantier över långa tidsperioder. Dessutom gäller inte befintliga tekniker för att mildra denna effekt i den "lokala modellen" för differentiell integritet som dessa system använder. I detta dokument introducerar vi en ny teknik för lokal differentiell integritet som gör det möjligt att upprätthålla aktuell statistik över tid, med integritetsgarantier som endast försämrar antalet ändringar i den underliggande distributionen snarare än antalet insamlingsperioder. Vi använder vår teknik för att spåra en föränderlig statistik i inställningen där användare delas upp i en okänd samling grupper, och vid varje tidsperiod varje användare drar en enda bit från en gemensam (men föränderlig) gruppspecifik distribution. Vi ger också en tillämpning på frekvens och tung-hitter uppskattning.
REF införde en ny teknik för LDP för att samla in och spåra nya lokala data, vilket gör det möjligt att upprätthålla aktuell statistik över tid.
Local Differential Privacy for Evolving Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}