Bedömningen av risken för offentliggörande är av största vikt för forskning och tillämpning av integritetstekniker. Begreppet differential integritet (DP) formaliserar integriteten i probabilistiska termer och ger en robust koncept för integritetsskydd utan att göra antaganden om bakgrund kunskap om motståndare. Praktiska tillämpningar av DP innebär utveckling av DP-mekanismer för att släppa resultat i en på förhand specificerad sekretessbudget. I detta dokument generaliserar vi den allmänt använda Laplace mekanismen till familjen av generaliserade Gaussian (GG) mekanism baserat på l p global känslighet av statistiska frågor. Vi utforskar det teoretiska kravet på att GG-mekanismen ska nå DP vid fördefinierade sekretessparametrar, och undersöker sambanden och skillnaderna mellan GG-mekanismen och Exponentialmekanismen baserat på GG-distributionen Vi presenterar också en lägre gräns på skalan parametern för Gaussian-mekanismen av (, δ)-probabilistiska DP som ett specialfall av GG-mekanismen, och jämför den statistiska nyttan av de sanitiserade resultaten i svans sannolikhet och spridning i Gaussian och Laplace mekanismer. Slutligen tillämpar vi GG-mekanismen i 3 experiment (den mildew, tjeckiska, vuxna data), och jämföra noggrannheten av sanerade resultat via l 1 avstånd och Kullback-Leibler divergens och undersöka hur sanitization påverkar förutsägelsen kraften hos en classifier konstruerad med sanitized data i vuxenexperimentet.
Nyligen Liu REF har presenterat en generaliserad Gaussian mekanism baserad på l p - känslighet 1.
Generalized Gaussian Mechanism for Differential Privacy
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Statistics Theory', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}