Problemet med privat release av data är att tillhandahålla en version av en datauppsättning utan att avslöja känslig information om de individer som bidrar till uppgifterna. Modellen för differential integritet tillåter sådan privat release samtidigt ge starka garantier på produktionen. En grundläggande mekanism uppnår differentialintegritet genom att lägga till buller i frekvenstalen i beredskapsplanerna (eller en delmängd av räkna datakuben) som härleds från datauppsättningen. Men när datasetet är sparsamt i sitt underliggande utrymme, som är fallet för de flesta multi-attribute relationer, då effekten av att lägga till buller är att kraftigt öka storleken på den publicerade data: det skapar implicit ett stort antal dummy data pekar för att dölja de verkliga data, vilket gör det nästan omöjligt att arbeta med. Vi presenterar tekniker för att övervinna denna vägspärr och möjliggöra effektiv privat release av gles data, samtidigt som garantierna för differential integritet. Vår strategi är att släppa en kompakt sammanfattning av de bullriga data. Generera de bullriga data och sedan sammanfatta det skulle fortfarande vara mycket kostsamt, så vi visar hur man genväg detta steg, och istället direkt generera sammanfattningen från inmatningsdata, utan att materialisera de stora mellanliggande bullriga data. Vi omedelbart denna kontur för en mängd olika provtagnings- och filtreringsmetoder, och visa hur man använder den resulterande sammanfattningen för ungefärlig, privat, frågesvar. Vår experimentella studie visar att detta är en effektiv, praktisk lösning, med jämförbar och ibland förbättrad nytta över den kostsamma materialisering tillvägagångssätt.
Sparsedata Cormode et al. REF syftar till att publicera en sammanfattning av en beredskapsplan med olika integritet.
Differentially Private Publication of Sparse Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}