Många moderna databaser inkluderar personliga och känsliga korrelerade data, såsom privat information om användare anslutna tillsammans i ett socialt nätverk, och mätningar av fysisk aktivitet hos enskilda personer över tid. Differentiell integritet, den nuvarande guldstandarden i dataintegritet, hanterar dock inte integritetsproblem i denna typ av data på ett tillfredsställande sätt. Detta arbete tittar på en nyligen generalisering av differential integritet, som kallas Pufferfish, som kan användas för att behandla integritet i korrelerade data. Den största utmaningen när det gäller att tillämpa Pufferfish är bristen på lämpliga mekanismer. Vi tillhandahåller den första mekanismen - Wassersteinmekanismen - som gäller för alla allmänna Pufferfish-ramar. Eftersom denna mekanism kan vara ineffektiv, tillhandahåller vi ytterligare en mekanism som gäller för vissa praktiska fall som mätning av fysisk aktivitet över tid, och är beräkningseffektiv. Våra experimentella utvärderingar visar att denna mekanism ger integritet och nytta för syntetiska såväl som verkliga data inom två separata domäner.
Sång och al. I REF föreslogs Wasserstein-mekanismen som gäller för alla allmänna Pufferfish-ramar.
Pufferfish Privacy Mechanisms for Correlated Data
{'venue': "SIGMOD '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}