Ett gemensamt mål med integritetsforskning är att släppa syntetiska data som uppfyller en formell integritetsgaranti och kan användas av en analytiker i stället för de ursprungliga uppgifterna. För att uppnå rimlig noggrannhet måste en syntetisk datamängd ställas in för att stödja en specificerad uppsättning av frågor korrekt, offra trohet för andra frågor. Detta arbete behandlar metoder för att producera syntetiska data under differential integritet och undersöker vad som gör en uppsättning frågor "lätt" eller "hård" att svara på. Vi överväger att besvara uppsättningar linjära räknefrågor med hjälp av matrismekanismen [18], en ny differentierad-privat mekanism som kan minska fel genom att lägga till komplext korrelerat buller anpassat till en specificerad arbetsbelastning. Vårt huvudresultat är en ny lägre gräns på minsta totala fel som krävs för att samtidigt släppa svar på en uppsättning arbetsbelastning frågor. Gränsen avslöjar att hårdheten av en fråga arbetsbelastning är relaterad till de spektral egenskaper av arbetsbelastningen när den representeras i matris form. Gränsen är mest informativ för (, δ)-differentiell integritet men gäller även -differentiell integritet.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF som besvarar uppsättningar av linjära räknefrågor.
Optimal error of query sets under the differentially-private matrix mechanism
{'venue': "ICDT '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}