Vi ger nya mekanismer för att svara exponentiellt många frågor från flera analytiker på en privat databas, samtidigt skydda differential integritet både för individer i databasen och för analytiker. Det vill säga, vår mekanisms svar på varje fråga är nästan okänsligt för förändringar i de frågor som ställs av andra analytiker. Vår mekanism är den första att erbjuda differential integritet på den gemensamma distributionen över analytikers svar, vilket ger integritet för dataanalytiker även om de andra dataanalytiker kolliderar eller registrerar flera konton. I vissa inställningar kan vi uppnå nästan optimala felfrekvenser (jämfört med mekanismer som inte erbjuder analytiker integritet), och vi kan utöka våra tekniker för att hantera icke-linjära frågor. Vår analys bygger på en ny syn på problemet med privat frågeutgivning som ett nollsummespel med två spelare, vilket kan vara av oberoende intresse.
Vår algoritm är inspirerad av synen på syntetisk datagenerering problem som en nollsumma spel, först föreslås av Hsu et al. Hoppa över det.
Differential privacy for the analyst via private equilibrium computation
{'venue': "STOC '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}