Många onlinetjänster samlar kontinuerligt in användarnas privata data för realtidsanalys. I det nuvarande ekosystemet av dataanalys har analytikerna vanligtvis direkt tillgång till användarnas privata data och måste lita på att de inte missbrukar dem. Ett pragmatiskt ekosystem har två önskvärda, men motstridiga designkrav. Användare söker starkare integritet, medan analytiker strävar efter hög användbarhet analys i realtid. En stor del av dessa data anländer som en dataström och i enorma volymer, vilket kräver realtidsströmbehandling baserad på distribuerade system. Nya datorparadigm försöker ta itu med dessa problem. Å ena sidan skyddar integritetsbevarande analyser användardata genom lokal lagring av information och integrering av buller, medan ungefärlig beräkning å andra sidan möjliggör låglatens och höggenomströmningsanalys. De respektive forskningsområdena behandlar dock frågan separat. Toppmoderna integritetsbevarande system fungerar vanligtvis med enstaka batchfrågor och är därför inte tillämpliga på realtidsströmbehandling. Ungefärliga beräkningsförslag bygger på det underliggande antagandet av en centraliserad datauppsättning. Båda lösningarna är således inte kompatibla för trivial integration. Idag är källor till integritetsrelevanta dataströmmar genomträngande och kan hittas nästan överallt. IoT-enheter, fordon, mobiltelefoner, bärbara eller arbetsstationer, all stream sekretessrelaterad information. Detta omfattar, men är inte begränsat till, miljömätningar, hälsodata, plats för navigering, förstärkt verklighet eller sociala kontakter samt statistisk information om användningen av anordningar. Vi koncentrerar vår analys på lokaliseringsinformation, mer specifikt på de sträckor som färdats med taxibilar baserat på NYC:s taxadataset och hushållens elförbrukning representerade av datasetet för hushållselförbrukning. Att dra slutsatser om denna information kan lätt avslöja arbetsmetoder, vanor, personliga preferenser, sociala kontakter, medicinska frågor och annan mycket personlig information. Det är därför av yttersta vikt att skydda de berörda användarnas integritet. För att garantera användarnas integritet inom ett strömanalytiskt ekosystem föreslår vi ett system som kombinerar resultaten av de datorparadigm som nämns. Vi gör faktiskt iakttagelsen att integritetsbevarande analyser och ungefärliga beräkningar kompletterar varandra. Båda paradigmerna strävar efter en
Slutligen, PrivApprox REF stöder integritetsbevarande dataanalys med hjälp av en kombination av randomiserade svar och ungefärlig beräkning.