När man delar data mellan forskare eller släpper data för allmänt bruk finns det risk för att känslig information om enskilda personer exponeras i datamängden. Datasyntes (DS) är en teknik för begränsning av statistiska uppgifter för att släppa syntetiska datamängder med pseudoindividuella poster. Traditionella DS-tekniker förlitar sig ofta på starka antaganden om en datainkräktares beteende och bakgrundskunskap för att bedöma risken för offentliggörande. Differentiell integritet (DP) formulerar en teoretisk metod för en stark och robust integritet garanti i data release utan att behöva modellera inkräktares beteende. Ansträngningar har gjorts för att införliva DP-konceptet i DS-processen. I detta dokument undersöker vi aktuella DIfferentially Private Data Synthesis (DIPS) tekniker för att släppa individuella-nivå surrogate data för de ursprungliga data, jämföra tekniker konceptuellt, och utvärdera den statistiska nytta och inferential egenskaper syntetiska data via varje DIPS-teknik genom omfattande simuleringsstudier. Vårt arbete kastar ljus över den praktiska genomförbarheten och nyttan av de olika DIPS-strategier, och föreslår framtida forskningsriktningar för DIPS.
REF ger en omfattande översyn och jämförelse av några av de differentierade privata datasyntesmetoderna (DIPS) när det gäller den statistiska nyttan av de syntetiska uppgifterna under samma nivå av integritetsgaranti.
Comparative Study of Differentially Private Data Synthesis Methods
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Methodology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}