Vi tar upp engångspublicering av icke-överlappande räkningar med olika sekretess. Denna statistik är användbar i ett brett och viktigt spektrum av tillämpningar, inklusive transaktions-, trafik- och medicinsk dataanalys. Tidigare arbete med ämnet publicerar sådan statistik med oöverkomligt låg nytta i flera praktiska scenarier. I detta syfte presenterar vi GS, en metod som förbehandlar räkningarna genom att noggrant gruppera och jämna ut dem med hjälp av medelvärden. Detta steg fungerar som en form av preliminär perturbation som minskar känsligheten, och gör det möjligt för GS att uppnå olika integritet genom låg Laplace bullerinsprutning. Grupperingsstrategin dikteras av en provtagningsmekanism som minimerar den utjämnande störningen. Vi visar GS överlägsenhet över sina konkurrenter, och bekräftar dess praktiska, genom omfattande experiment på verkliga dataset.
För en uppsättning icke-överlappande räkningsförfrågningar, Kellaris och Papadopoulos et al. REF förberedde räkningarna genom att utarbeta grupperingar och jämna ut dem genom ett medelvärde för att minska känsligheten och därmed mängden injicerat buller.
Practical Differential Privacy via Grouping and Smoothing
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}