ABSTRACT ε-differentiell integritet är den senaste modellen för att släppa känslig information samtidigt som integriteten skyddas. Många metoder har föreslagits för att genomdriva ε-differentiell integritet i olika analytiska uppgifter, t.ex. regressionsanalys. Befintliga lösningar för regressionsanalys är dock antingen begränsade till icke-standardtyper av regression eller oförmögna att producera korrekta regressionsresultat. Motiverade av detta föreslår vi den funktionella mekanismen, en differentialt privat metod utformad för en stor klass av optimeringsbaserade analyser. Huvudidén är att genomdriva ε-differentiell integritet genom att störa den objektiva funktionen av optimeringsproblem, snarare än dess resultat. Som fallstudier använder vi den funktionella mekanismen för att ta itu med två mest använda regressionsmodeller, nämligen linjär regression och logistisk regression. Både teoretisk analys och noggranna experimentella utvärderingar visar att den funktionella mekanismen är mycket effektiv och effektiv, och att den avsevärt överträffar befintliga lösningar.
Dessutom, för parameteruppskattning löst av ett optimeringsproblem, en alternativ algoritm för att uppnå DP är den funktionella mekanism som föreslås av REF, som stör den objektiva funktionen av optimeringsproblemet snarare än de optimerade parametrarna.
Functional Mechanism: Regression Analysis under Differential Privacy
{'venue': 'Proceedings of the VLDB Endowment (PVLDB), Vol. 5, No. 11, pp. 1364-1375 (2012)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}