Differentiell integritet har nyligen blivit en de facto-standard för privat statistisk publicering. Många algoritmer har föreslagits för att generera differentialt privata histogram eller syntetiska data. De flesta av dem fokuserar dock på "engångs" release av en statisk datauppsättning och tar inte tillräcklig hänsyn till det ökande behovet av att släppa serier av dynamiska datauppsättningar i realtid. En enkel tillämpning av befintliga histogrammetoder på varje ögonblicksbild av sådana dynamiska datauppsättningar kommer att medföra stora ackumulerade fel på grund av kompatibiliteten mellan olika integritet och korrelationer eller överlappande användare mellan ögonblicksbilder. I detta dokument tar vi upp problemet med att släppa serier av dynamiska dataset i realtid med differentiell integritet, med hjälp av en ny adaptiv distansbaserad provtagningsmetod. Vår första metod, DSFT, använder en fast avståndströskel och släpper en differentialt privat histogram endast när den aktuella ögonblicksbilden skiljer sig tillräckligt från den tidigare, dvs. med ett avstånd som är större än en fördefinierad tröskel. Vår andra metod, DSAT, förbättrar DSFT ytterligare och använder en dynamisk tröskel som anpassas genom en återkopplingskontrollmekanism för att fånga datadynamiken. Omfattande experiment på verkliga och syntetiska dataset visar att vårt tillvägagångssätt ger bättre nytta än basmetoder och befintliga toppmoderna metoder.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF föreslog publiceringssystem för dynamiska datauppsättningar med differentiell integritet.
Differentially Private Histogram Publication for Dynamic Datasets: an Adaptive Sampling Approach
{'venue': "CIKM '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}