Vi studerar hur man kommunicerar resultaten av Bayesian inference till tredje part, samtidigt som den starka garantin för differentiell integritet bevaras. Våra huvudsakliga bidrag är fyra olika algoritmer för privata Bayesian inference på probabilistiska grafiska modeller. Dessa omfattar två mekanismer för att lägga till buller till Bayesian uppdateringar, antingen direkt till de bakre parametrarna, eller till deras Fourier transform för att bevara uppdateringskonsistens. Vi använder också en nyligen införd bakre provtagningsmekanism, för vilken vi bevisar gränser för specifika men allmänna fall av diskreta Bayesiska nätverk, och vi inför en maximal privat mekanism. Vår analys inkluderar användbarhets- och sekretessgränser, med ett nytt fokus på grafstrukturens påverkan på integriteten. Arbetade exempel och experiment med Bayesian naiva Bayes och Bayesian linjär regression illustrerar tillämpningen av våra mekanismer.
Zhang m.fl. I REF undersöktes en uppsättning mekanismer för hur man skulle kunna förmedla resultaten av Bayesians slutsatser till tredje part om den starka garantin för differentiell integritet.
On the Differential Privacy of Bayesian Inference
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}