Insamling och analys av telemetridata från användarens enheter utförs rutinmässigt av många mjukvaruföretag. Telemetri insamling leder till förbättrad användarupplevelse men innebär betydande risker för användarnas integritet. Lokalt differentierat privata (LDP) algoritmer har nyligen vuxit fram som det viktigaste verktyget som gör det möjligt för datainsamlare att uppskatta olika befolkningsstatistik, samtidigt som integriteten bevaras. De garantier som ges av sådana algoritmer är vanligtvis mycket starka för en enda omgång av telemetri insamling, men degraderas snabbt när telemetri samlas in regelbundet. I synnerhet är befintliga LDP-algoritmer inte lämpliga för upprepad insamling av räknardata, t.ex. statistik över daglig användning av appar. I detta dokument utvecklar vi nya LDP-mekanismer som är inriktade på upprepad insamling av motdata, med formella integritetsgarantier även efter att ha genomförts under en godtyckligt lång tidsperiod. För två grundläggande analytiska uppgifter, medeluppskattning och histogramuppskattning, ger våra LDP-mekanismer för upprepad datainsamling uppskattningar med jämförbar eller till och med samma noggrannhet som befintliga mekanismer för insamling av LDP. Vi genomför empirisk utvärdering av verkliga räknare för att verifiera våra teoretiska resultat. Våra mekanismer har använts av Microsoft för att samla telemetri över miljontals enheter.
Ding m.fl. presenterade nya LDP-mekanismer för upprepad insamling av räknardata, som har delats med Microsoft Windows Insiders REF.
Collecting Telemetry Data Privately
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}