Differentiell integritet är ett ramverk för privat release av sammanfattningar av en databas. Tidigare arbete har främst fokuserat på metoder för vilka utdata är en ändlig dimensionell vektor, eller ett element i någon diskret uppsättning. Vi utvecklar metoder för att frigöra funktioner samtidigt som vi bevarar differentialintegriteten. Särskilt visar vi att lägga till en lämplig Gaussian process till funktionen ränta ger differentiell integritet. När funktionerna ligger i samma RKHS som Gaussian processen, då rätt bullernivå fastställs genom att mäta "känslighet" av funktionen i RKHS norm. Som exempel anser vi att kerneltäthetsuppskattning, kärnstöd för vektormaskiner och funktioner för att reproducera kernel Hilbert-rymder.
I samma globala ramverk, artikeln Ref anser anonymisering av funktionella data och diskuterar kärnan densitet estimatorer som huvudexempel.
Differential Privacy for Functions and Functional Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}