Överväg helt dynamiska data, där vi spårar data som det blir infogas och raderas. Det finns välutvecklade föreställningar om privata dataanalyser med dynamiska data, till exempel med hjälp av differentiell integritet. Vi vill gå bortom integritet, och överväga integritet tillsammans med säkerhet, formulerade nyligen som pan-privacy av Dwork et al. Europaparlamentets och rådets förordning (EU, Euratom) nr 966/2012 av den 25 oktober 2012 om finansiella regler för unionens allmänna budget och om upphävande av rådets förordning (EG, Euratom) nr 1605/2002 (EUT L 298, 26.10.2012, s. 1). Informellt bevarar pan-privacy differential privacy medan computing önskad statistik om data, även om det interna minnet av algoritmen äventyras (säg, av en skadlig breakin eller insider nyfikenhet eller genom fiat av regeringen eller lagen). Vi studerar pan-private algoritmer för grundläggande analyser, som att uppskatta distinkta räkna, ögonblick, och tunga hitter räkna, med fullt dynamiska data. Vi presenterar de första kända panprivata algoritmerna för dessa problem i den fullt dynamiska modellen. Våra algoritmer bygger på skisstekniker som är populära i streaming: i vissa fall lägger vi till lämpligt buller till en tidigare känd skiss, med hjälp av en ny metod för att kalibrera buller till den underliggande problemstrukturen och projektionsmatrisen för skissen; i andra fall behåller vi viss statistik om skisser; i ytterligare andra definierar vi nya skisser. Vi presenterar också de första kända lägre gränserna uttryckligen för pan integritet, visar våra resultat att vara nästan optimal för dessa problem. Våra nedre gränser är starkare än de som innebär differentialintegritet eller dynamisk dataströmning ensam och hålla även om obundet minne och / eller obegränsad behandlingstid är tillåten. De lägre gränserna använder en bullrig avkodning argument och utnyttja en koppling mellan pan-privat algoritmer och data sanitization.
Mir och Al. studerade pan-private algoritmer för att uppskatta distinkta räkna, ögonblick och den tunga-hitter räkna på dataströmmar i REF, som bevarar differential integritet även om det interna minnet av algoritmerna äventyras.
Pan-private algorithms via statistics on sketches
{'venue': 'PODS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}