I detta dokument tar vi itu med problemet med att bygga en differentialt privat synopsis för tvådimensionella dataset som geospatiala dataset. De nuvarande state-of-the-art metoder fungerar genom att utföra rekursiva binära partitionering av datadomänerna, och bygga en hierarki av partitioner. Vi visar att den viktigaste utmaningen i partitionsbaserade synopsismetoder ligger i att välja rätt partitionsgranularitet för att balansera brusfelet och det icke-uniformitetsfelet. Vi studerar den enhetliga-grid tillvägagångssätt, som tillämpar en liksidig rutnät av en viss storlek över datadomänen och sedan utfärdar oberoende räkna frågor på rutnätscellerna. Denna metod har inte fått någon uppmärksamhet i litteraturen, troligen på grund av att ingen bra metod för att välja en rutnätsstorlek var känd. Baserat på en analys av de två typerna av fel föreslår vi en metod för att välja rutnätsstorlek. Experimentella resultat validerar vår metod och visar att detta tillvägagångssätt fungerar såväl som, och ofta gånger bättre än, de senaste metoderna. Vi introducerar också en ny adaptiv metod. Den adaptiva rutnätsmetoden lägger ett grovkornigt rutnät över datasetet, och sedan ytterligare partitionerar varje cell enligt dess bullriga räkning. Båda nivåerna av partitioner används sedan för att besvara frågor över datasetet. Denna metod utnyttjar behovet av att ha finare granularitet partitionering över täta regioner och samtidigt grov partitionering över glesa regioner. Genom omfattande experiment på verkliga datauppsättningar visar vi att detta tillvägagångssätt konsekvent och avsevärt överträffar den enhetliga metoden och andra toppmoderna metoder.
Qardaji m.fl. REF föreslog enhetliga metoder och adaptiva metoder för att härleda lämplig partitionsgranularitet i differentiellt privat synopsispublicering.
Differentially private grids for geospatial data
{'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']}