Differentiell integritet har nyligen framträtt som den faktiska standarden för privat data release. Detta gör det möjligt att ge starka teoretiska garantier för integritet och nytta av utgivna data. Även om det är väl underförstått hur man släpper data baserat på räkningar och enkla funktioner enligt denna garanti, återstår det att ge allmänna ändamål tekniker som är användbara för en bredare variation av frågor. I detta dokument fokuserar vi på rumsliga data, dvs. alla flerdimensionella data som kan indexeras av en trädstruktur. Att direkt tillämpa befintliga differentiella integritetsmetoder på denna typ av data genererar helt enkelt buller. Vi föreslår istället klass av "privata rumsliga nedbrytningar": dessa anpassar standard rumsliga indexeringsmetoder såsom quadtrees och kd-trees för att ge en privat beskrivning av datadistributionen. Utrusta sådana strukturer med olika integritet kräver flera steg för att se till att de ger meningsfulla integritetsgarantier. Olika grundläggande steg, som att välja att dela poäng och beskriva fördelningen av poäng inom en region, måste göras privat, och garantierna för de olika byggstenarna måste bestå av en övergripande garanti. Följaktligen exponerar vi designutrymmet för privata rumsliga nedbrytningar, och analyserar några viktiga exempel. Ett viktigt bidrag av vårt arbete är att tillhandahålla nya tekniker för parameterinställning och efterbehandling av utdata för att förbättra riktigheten av frågesvar. Vår experimentella studie visar att det är möjligt att bygga sådana nedbrytningar effektivt, och använda dem för att svara på en mängd olika frågor privat och med hög noggrannhet.
Cormode et al REF föreslår en klass av "privata rumsliga nedbrytningar" och drar slutsatsen att hybridstrukturen kd-hybrid ger en korrekt men ändå effektiv lösning jämfört med alternativ.
Differentially Private Spatial Decompositions
{'venue': '2012 IEEE 28th International Conference on Data Engineering', 'journal': '2012 IEEE 28th International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}