Abstract-Diferential Privacy är en viktig och utbredd integritet modell som har utforskats i stor utsträckning under de senaste årtiondena. Denna undersökning ger en omfattande och strukturerad översikt över två forskningsinriktningar: differentialt privat datapublicering och differentialt privat dataanalys. Vi jämför de olika releasemekanismerna för differentiellt privat publicering av data med en mängd olika indata när det gäller frågetyp, maximalt antal frågor, effektivitet och noggrannhet. Vi identifierar två grundläggande ramar för differentialt privat dataanalys och listar de typiska algoritmer som används inom varje ramverk. Resultaten jämförs och diskuteras baserat på noggrannhet och effektivitet. Vidare föreslår vi flera möjliga inriktningar för framtida forskning och möjliga tillämpningar.
En omfattande och strukturerad översikt över publicering och analys av DP-data finns i REF, där flera möjliga framtida riktningar och möjliga tillämpningar också nämns.
Differentially Private Data Publishing and Analysis: A Survey
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}