Vi visar att det är möjligt att avsevärt förbättra noggrannheten hos en allmän klass av histogram frågor samtidigt tillfredsställande differential integritet. Vår strategi väljer noggrant en uppsättning frågor för att utvärdera, och sedan utnyttjar konsekvens begränsningar som bör hålla över den bullriga produktionen. I en efterbehandlingsfas beräknar vi den konsekventa indata som mest sannolikt har producerat den bullriga uteffekten. Slutresultatet är differentierat privat och konsekvent, men dessutom är det ofta mycket mer exakt. Vi visar, både teoretiskt och experimentellt, att dessa tekniker kan användas för att uppskatta graden sekvens av en graf mycket exakt, och för att beräkna en histogram som kan stödja godtyckliga avstånd frågor exakt.
Micheal Hay et al väljer noggrant en uppsättning frågor för att utvärdera, och sedan utnyttjar konsekvens begränsningar som bör hålla över den bullriga utdata REF.
Boosting the Accuracy of Differentially Private Histograms Through Consistency
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}