Ett system som offentliggör aggregerad information om känsliga uppgifter måste lösa avvägningen mellan nytta för information till konsumenter och integritet för deltagarna i databasen. Differentiell integritet [5] är en väletablerad definition av integritet-detta är en universell garanti mot alla angripare, oavsett deras sidoinformation eller avsikt. Kan vi få en liknande allmän garanti för nyttan? Det finns två standardmodeller av nytta beaktas i beslutsteori: Bayesian och minimax [13]. - Ghosh et. - Vad är det för fel på dig? Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. [8] visar att en viss "geometrisk mekanism" ger optimal nytta för alla bayesiska informationskonsumenter. I detta dokument visar vi ett liknande resultat för konsumenter av minimax-information. Vårt resultat fungerar också för en bredare klass av information konsumenter som inkluderar Bayesian information konsumenter och subsumes resultatet från [8]. Vi modellerar information konsumenter som minimax (risk-averse) agenter, var och en utrustade med en förlust funktion som modellerar sin tolerans mot felaktigheter och var och en har viss sidoinformation om frågan. Informationskonsumenterna är dessutom rationella i den meningen att de aktivt kombinerar information från mekanismen med sin sidoinformation på ett sätt som minimerar deras förlust. Under detta antagande av rationellt beteende, visar vi att för varje fast räkning fråga, den geometriska mekanismen är universellt optimal för alla minimax information konsumenter. Dessutom gör vår lösning det möjligt att släppa frågeresultat, när information konsumenterna är på olika nivåer av integritet, på ett collusion-resistent sätt.
Gupte m.fl. bevisade ett liknande resultat i REF för en annan nyttomodell.
Universally optimal privacy mechanisms for minimax agents
{'venue': "PODS '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}