Ett vanligt sätt att skydda sekretessen för känslig information är att införa ytterligare slumpmässighet, utöver provtagning. Differentiell integritet (DP) ger en strikt ram för att kvantifiera integritetsrisken för sådana förfaranden som gör det möjligt för datasammanfattning släpper, såsom en statistik T. Men i teorin och praxis, strukturen av statistik T ofta inte noggrant analyseras, vilket resulterar i ineffektivt genomförande av DP mekanismer som inför överdriven slumpmässighet för att minimera risken, minska den statistiska nyttan av resultatet. Vi introducerar angränsande utdatautrymme S T av T, och ansluta S T till begreppet känslighet, som styr mängden slumpmässighet som krävs för att skydda integritet. Med hjälp av S T formaliserar vi jämförelsen av K-Norm Mechanisms och härleda den optimala som en funktion av det angränsande utdatautrymmet. Vi använder dessa metoder för att utvidga den objektiva perturberingen och de funktionella mekanismerna till godtyckliga K-mekaniker, och tillämpa dem på logistik och linjär regression, respektive, för att möjliggöra olika privata utgåvor av statistiska resultat. Vi jämför prestandan genom simuleringar, och på en boende prisdata. Våra resultat visar att valet av mekanism påverkar nyttan av produktionen, och vår föreslagna metod erbjuder en betydande förbättring av nyttan för samma risknivå.
REF härleder den optimala mekanismen i liknande bemärkelse, bland klassen K-normmekanismer.
Structure and Sensitivity in Differential Privacy: Comparing K-Norm Mechanisms
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Methodology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}