I detta arbete utnyttjar vi illpositeten av linjära inversa problem för att designa algoritmer för att frigöra differentialt privata data eller mätningar av det fysiska systemet. Vi diskuterar spektralkraven på en matris så att endast en liten mängd buller behövs för att uppnå integritet och kontrastera detta med den dåliga konditionen. Vi omedelbart vårt ramverk med flera diffusionsoperatörer och utforska återvinning via 1 begränsad minimering. Vårt arbete visar att det är möjligt att producera lokala privata sensormätningar som både håller de exakta platserna för värmekällorna privata och tillåter återvinning av den "allmänna geografiska närheten" av källorna.
Gilbert och Al. utnyttja den dåliga konditionen av inversa problem för att designa algoritmer för att frigöra differentialt privata mätningar av det fysiska systemet REF.
Local differential privacy for physical sensor data and sparse recovery
{'venue': '2018 52nd Annual Conference on Information Sciences and Systems (CISS)', 'journal': '2018 52nd Annual Conference on Information Sciences and Systems (CISS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}