Binär hypotes testning under Neyman-Pearson formalism är en statistisk inference ram för att särskilja data som genereras av två olika källdistributioner. Integritetsskydd kan kräva att dataintendenten eller uppgiftslämnarna själva delar data med testet först efter att ha tillämpat en slumpmässig integritetsskyddsmekanism. Med hjälp av ömsesidig information som sekretessmått och relativ entropi mellan de två distributionerna av utdata (postrandomisering) källklasser som nytta metrisk (motiverad av Chernoff-Stein Lemma), fokuserar detta arbete på att hitta en optimal mekanism som maximerar den valda nyttofunktionen samtidigt som den ömsesidiga information baserad läckage för båda källdistributioner begränsas. Med fokus på den höga integriteten presenteras en EU-omfattande informations-teoretisk (E-IT) approximation till kompromissproblemet. Det visas att lösningen på E-IT approximationen är oberoende av alfabetets storlek och klargör att ett ömsesidigt informationsbaserat integritetsmått bevarar källsymbolernas integritet i omvänd proportion till deras sannolikhet.
I synnerhet fokuserar REF på den relativa entropiinställningen av binära hypotestest i den höga integriteten.
Hypothesis testing in the high privacy limit
{'venue': '2016 54th Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing (Allerton)', 'journal': '2016 54th Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing (Allerton)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}