Vi introducerar en ny definition av integritet som kallas crowd-blending integritet som strikt avslappar begreppet differential integritet. Ungefär, k-crowd blandning privat sanitization av en databas kräver att varje individ i databasen "blends" med k andra individer j i databasen, i den meningen att utmatningen av sanitizer är "oskiljbara" om i's data ersätts med j's. Vi demonstrerar crowd-blending privata mekanismer för histogram och för att släppa syntetiska datapunkter, uppnå strikt bättre nytta än vad som är möjligt med hjälp av differentialt privata mekanismer. Dessutom visar vi att om en crowd-blending privat mekanism kombineras med en "pre-sampling" steg, där individerna i databasen slumpmässigt dras från vissa underliggande befolkning (som ofta är fallet under datainsamling), då den kombinerade mekanismen uppfyller inte bara differential integritet, men också starkare begreppet nollkunskap integritet. Detta gäller även om förhandsprovtagningen är något partisk och en motståndare vet om vissa individer ingick i urvalet eller inte. Sammantaget ger våra resultat ett praktiskt tillvägagångssätt för insamling och privat release av data samtidigt som det säkerställer större nytta än tidigare metoder.
Crowd-blending privacy REF är svagare än differential privacy; dock, med en pre-sampling steg, uppfyller både differential privacy och noll-kunskap integritet.
Crowd-Blending Privacy ∗
{'venue': 'IACR Cryptology ePrint Archive', 'journal': 'IACR Cryptology ePrint Archive', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}