Sekretessbevarande datapublicering är ett viktigt problem som har stått i fokus för en omfattande studie. Den state-of-the-art lösning för detta problem är differential integritet, som erbjuder en stark grad av integritetsskydd utan att göra restriktiva antaganden om motståndaren. Befintliga tekniker som använder differentiell integritet kan dock inte effektivt hantera publiceringen av högdimensionella data. Särskilt när datauppsättningen innehåller ett stort antal attribut, kräver befintliga metoder att man injicerar en oöverkomlig mängd buller jämfört med signalen i datan, vilket gör de publicerade uppgifterna näst intill värdelösa. För att åtgärda bristen på befintliga metoder presenterar detta dokument PrivBayes, en differentierad privat metod för att frigöra högdimensionella data. Eftersom en datauppsättning D, PrivBayes först konstruerar ett Bayesian nätverk N, som (i) ger en kortfattad modell av korrelationer bland attributen i D och (ii) gör att vi kan approximera fördelningen av data i D med hjälp av en uppsättning P av lågdimensionella marginaler av D. Efter det, PrivBayes injicerar buller i varje marginal i P för att säkerställa differential integritet och sedan använder de bullriga marginaler och Bayesian nätverket för att konstruera en approximation av datadistributionen i D. Slutligen PrivBayes prover tuples från den ungefärliga distributionen för att konstruera en syntetisk datauppsättning, och sedan släpper syntetiska data. Intuitivt kringgår PrivBayes dimensionalitetens förbannelse, eftersom den ingjuter buller i de lågdimensionella marginalerna i P istället för den högdimensionella datauppsättningen D. Privat konstruktion av Bayesianska nätverk visar sig vara betydligt utmanande, och vi introducerar ett nytt tillvägagångssätt som använder en surrogatfunktion för ömsesidig information för att bygga modellen mer exakt. Vi utvärderar PrivBayes experimentellt på verkliga data och visar att det avsevärt överträffar befintliga lösningar när det gäller noggrannhet.
Zhang m.fl. REF lär sig ett Bayesian Network på olika privata sätt och sedan använda en bullrig version av det för att generera syntetiska data.
PrivBayes: Private Data Release via Bayesian Networks
{'venue': 'TODS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}