Den glesa vektortekniken är en kraftfull differentialt privat primitiv som tillåter en analytiker att kontrollera om frågor i en ström är större eller lägre än en tröskel. Denna teknik har en unik egenskap - algoritmen fungerar genom att lägga till buller med en ändlig varians till frågorna och tröskeln, och garanterar integritet som bara försämrar med (a) maximal känslighet för en enda fråga i ström, och (b) antalet positiva svar utdata av algoritmen. Det senaste arbetet har utvecklat varianter av denna algoritm, som vi kallar generaliserade privata tröskeltester, och påstås ha integritetsgarantier som inte beror på antalet positiva eller negativa svar utdata från algoritmen. Dessa algoritmer resulterar i en betydande förbättring av användbarheten över den glesa vektortekniken för en given sekretessbudget, och har hittat applikationer i frekventa itemet gruvdrift, funktionsval i maskininlärning och generera syntetiska data. I denna uppsats analyserar vi kritiskt integritetsegenskaperna hos generaliserade privata tröskeltester. Vi visar att generaliserade privata tröskeltester inte uppfyller.-differentiell integritet för någon ändlig  på. Vi identifierar ett subtilt fel i integritetsanalys av denna teknik i tidigare arbete. Dessutom visar vi att en motståndare kan använda generaliserade privata tröskeltester för att återvinna räkningar från datamängderna (speciellt små tal) exakt med hög noggrannhet, och kan därmed resultera i att individer återidentifieras. Vi demonstrerar våra attacker empiriskt på verkliga dataset.
Emellertid Machanavajjhala et al. REF fann att sådan teknik inte tillfredsställer differentiell integritet.
On the Privacy Properties of Variants on the Sparse Vector Technique
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}