Abstract-Ett centralt problem med att släppa aggregerad information om känsliga data är att göra det exakt samtidigt som en integritetsgaranti på utdata. Det senaste arbetet fokuserar på klassen av linjära frågor, som inkluderar grundläggande räkna frågor, data kuber, och beredskapsplaner. Målet är att maximera nyttan av deras utdata, samtidigt som den ger en rigorös sekretessgaranti. De flesta resultat följer en gemensam mall: välj en "strategi" uppsättning linjära frågor för att tillämpa på data, sedan använda de bullriga svaren på dessa frågor för att rekonstruera frågor av intresse. Detta innebär antingen att välja en strategi som hoppas vara bra för frågorna, eller att utföra en kostsam sökning över utrymmet för alla möjliga strategier. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt som balanserar noggrannhet och effektivitet: vi visar hur man kan förbättra noggrannheten hos en given fråga som sätts genom att svara på vissa strategifrågor mer exakt än andra. Detta leder till en effektiv optimal bullerfördelning för många populära strategier, inklusive wavelets, hierarkier, Fourier koefficienter och mer. För det viktiga fallet med marginella frågor visar vi att detta avsevärt förbättrar tidigare metoder, både analytiskt och empiriskt. Våra resultat sträcker sig också till att se till att svaren på de returnerade frågorna stämmer överens med en (okänd) datauppsättning till minimal extra kostnad när det gäller tid och buller.
Med tanke på en arbetsbelastning av frågor, Yaroslavtsev et al. REF införde en lösning för att balansera noggrannhet och effektivitet genom att besvara vissa frågor mer exakt än andra.
Accurate and efficient private release of datacubes and contingency tables
{'venue': '2013 IEEE 29th International Conference on Data Engineering (ICDE)', 'journal': '2013 IEEE 29th International Conference on Data Engineering (ICDE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}