Differentiell integritet är en robust integritetsstandard som framgångsrikt har tillämpats på en rad dataanalysuppgifter. Men trots mycket arbete nyligen, optimala strategier för att svara på en samling av relaterade frågor är inte kända. Vi föreslår matrismekanismen, en ny algoritm för att svara på en arbetsbörda av predikat räkna frågor. Med tanke på en arbetsbelastning begär mekanismen svar på en annan uppsättning frågor, kallas en frågestrategi, som besvaras med hjälp av standard Laplace mekanismen. Buller svar på arbetsbelastning frågor kommer sedan från de bullriga svar på strategin frågor. Denna tvåstegsprocess kan resultera i en mer komplex korrelerad bullerfördelning som bevarar differentiell integritet men ökar noggrannheten. Vi tillhandahåller en formell analys av felet i frågesvaren som skapas av mekanismen och undersöker problemet med att beräkna den optimala frågestrategin till stöd för en given arbetsbelastning. Vi visar detta problem kan formuleras som en rank-konstruerad semidefinit program. Slutligen analyserar vi två till synes skilda tekniker, vars liknande beteende förklaras genom att betrakta dem som fall av matrismekanismen.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF visar att denna process i två steg kommer att bevara differentiell integritet och öka noggrannheten.
Optimizing linear counting queries under differential privacy
{'venue': "PODS '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}