Differentiell integritet är ett ramverk för privat release av sammanfattningar av en databas. Tidigare arbete har främst fokuserat på metoder för vilka utdata är en ändlig dimensionell vektor, eller ett element i någon diskret uppsättning. Vi utvecklar metoder för att frigöra funktioner samtidigt som vi bevarar differentialintegriteten. Särskilt visar vi att lägga till en lämplig Gaussian process till funktionen ränta ger differentiell integritet. När funktionerna ligger i samma RKHS som Gaussian processen, då rätt bullernivå fastställs genom att mäta "känslighet" av funktionen i RKHS norm. Som exempel anser vi att kerneltäthetsuppskattning, kärnstöd för vektormaskiner och funktioner för att reproducera kernel Hilbert-rymder.
Medan tidigare arbete i differential integritet har fokuserats på metoder där utdata är en ändlig-dimensionell vektor, har vissa nyligen arbete REF studerat metoder för att släppa funktioner samtidigt som differential integritet.
Differential Privacy for Functions and Functional Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}