Antag att part A samlar in privat information om sina användare, där varje användares data representeras som lite vektor. Antag att part B har en egenutvecklad data mining algoritm som kräver att uppskatta avståndet mellan användare, såsom kluster eller närmaste grannar. Vi frågar om det är möjligt för part A att publicera viss information om varje användare så att B kan uppskatta avståndet mellan användare utan att kunna dra några privata slutsatser av en användare. Vår metod innebär att projicera varje användares representation i ett slumpmässigt, lägre-dimensionellt utrymme via en gles Johnson-Lindenstrauss transformera och sedan lägga Gaussian brus till varje ingång av den lägre-dimensionella representationen. Vi visar att metoden bevarar differential integritet-där mer integritet önskas, desto större variansen av Gaussian buller. Vidare visar vi hur man kan approximera de verkliga avstånden mellan användare via endast de lägre dimensionella, perturbed data. Slutligen överväger vi andra perturbationsmetoder som randomiserat svar och gör jämförelser med skissbaserade metoder. Även om målet att släppa användarspecifika data till tredje part är mer omfattande än att bevara avstånd, visar detta arbete att distansberäkningar med integritet är ett uppnåeligt mål.
Kenthapadi m.fl. REF använder Johnson-Lindenstrauss transform för att publicera en privat skiss som gör det möjligt att uppskatta avståndet mellan användare.
Privacy via the Johnson-Lindenstrauss Transform
{'venue': 'Journal of Privacy and Confidentiality, Volume 5, Issue 1, Pages 39-71, 2013', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}