Abstract-I detta papper, studerar vi problemet med gruvdrift frekventa sekvenser under den rigorösa differential integritet modell. Vi undersöker möjligheten att utforma en differentialt privat frekventa sekvensbrytningsalgoritm (FSM) som kan uppnå både hög datanytta och en hög grad av integritet. I olika privata FSM fann vi att mängden buller som krävs står i proportion till antalet kandidatsekvenser. Om vi på ett effektivt sätt skulle kunna minska antalet olovliga kandidatsekvenser kan bytet mellan nytta och integritet förbättras avsevärt. För detta ändamål, genom att utnyttja en provtagningsbaserad kandidat beskärning teknik, föreslår vi en ny differentialt privat FSM algoritm, som kallas PFS 2. Kärnan i vår algoritm är att använda provdatabaser för att ytterligare beskära de kandidatsekvenser som genereras baserat på den nedåtgående stängning egenskapen. I synnerhet använder vi det bullriga lokala stödet av kandidatsekvenser i urvalsdatabaserna för att uppskatta vilka sekvenser som är potentiellt frekventa. För att förbättra noggrannheten hos sådana privata skattningar föreslås en metod för att minska sekvensen för att upprätthålla längden på urvalsdatabaserna. För att minska sannolikheten för att felbedöma frekventa sekvenser som sällsynta föreslås dessutom en metod för avslappning av tröskelvärden för att lätta på den användarspecificerade tröskeln för urvalsdatabaserna. Genom formell integritetsanalys visar vi att vår PFS 2-algoritm är -differentierat privat. Omfattande experiment på verkliga datauppsättningar visar att vår PFS 2-algoritm privat kan hitta frekventa sekvenser med hög noggrannhet.
Xu och al. REF använder en provtagningsbaserad kandidatbeskärningsteknik för att upptäcka frekventa undersekvenser under differentialintegritet.
Differentially private frequent sequence mining via sampling-based candidate pruning
{'venue': '2015 IEEE 31st International Conference on Data Engineering', 'journal': '2015 IEEE 31st International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}