Abstrakt. Differentiell integritet är ett starkt begrepp för att skydda individuell integritet i integritet bevara dataanalys eller publicering. I detta dokument studerar vi problemet med differentialt privat histogram release baserat på en interaktiv differential integritet gränssnitt. Vi föreslår två flerdimensionella partitioneringsstrategier inklusive en baslinje cellbaserad partitionering och en innovativ kd-tree-baserad partitionering. Förutom att tillhandahålla formella bevis för differential integritet och användbarhet garantier för linjära distributiva frågor, vi också presentera en uppsättning experimentella resultat och visa genomförbarhet och prestanda av vår metod.
Multidimensionella partitioneringsstrategier för differential privat histogram release kan hittas i REF.
Differentially Private Data Release through Multidimensional Partitioning
{'venue': 'Secure Data Management', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}