Abstrakt. Vi fortsätter en forskning som inleddes i [10, 11] om integritetsbevarande av statistiska databaser. Tänk på en pålitlig server som har en databas med känslig information. Med tanke på en frågefunktion f kartläggning databaser till reals, är det så kallade sanna svaret resultatet av att tillämpa f till databasen. För att skydda integritet, är det sanna svaret störs av tillägg av slumpmässiga buller genereras enligt en noga vald distribution, och detta svar, det sanna svaret plus buller, returneras till användaren. Tidigare arbete fokuserade på fallet med bullriga summor, där f = P i g (xi), där xi betecknar ith raden i databasen och g kartor databasrader till [0, 1]. Vi utökar studien till allmänna funktioner f, Bevisa att integritet kan bevaras genom att kalibrera standardavvikelsen för buller enligt känsligheten för funktionen f. Grovt talat, Detta är den mängd som varje enskilt argument till f kan ändra sin utgång. Den nya analysen visar att för flera specifika tillämpningar behövs betydligt mindre buller än vad som tidigare ansågs vara fallet. Det första steget är en mycket ren karaktärisering av integritet i termer av oskiljaktighet av utskrifter. Dessutom får vi separationsresultat som visar det ökade värdet av interaktiva saniteringsmekanismer över icke-interaktiva.
Den första primitiva är Laplacian mekanismen REF.
Calibrating Noise to Sensitivity in Private Data Analysis
{'venue': 'TCC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}