Abstract-Boosting är en allmän metod för att förbättra noggrannheten i lärande algoritmer. Vi använder booster för att bygga förbättrade integritetsbevarande synops av en indatadatabas. Dessa är datastrukturer som ger, för en given uppsättning Q frågor över en inmatningsdatabas, rimligt korrekta uppskattningar av svaren på varje fråga i Q, även när antalet frågor är mycket större än antalet rader i databasen. Med tanke på en bas synopsis generator som tar en distribution på Q och producerar en "svag" synopsis som ger "bra" svar för en majoritet av vikten i Q, vår Boosting for Queries algoritm får en synopsis som är bra för alla Q. Vi garanterar integritet för raderna i databasen, men förstärkning utförs på frågorna. Vi tillhandahåller också de första synopsisgeneratorerna för godtyckliga uppsättningar av godtyckliga frågor med låg känslighet, dvs. frågor vars svar inte varierar mycket under tillägget eller raderingen av en enda rad. Vid genomförandet av vår algoritm utförs vissa uppgifter, var och en med viss integritetsförlust, många gånger. För att analysera den kumulativa integritetsförlusten får vi en O(ε 2 ) som är bunden till den förväntade integritetsförlusten från en enda ε-differentiellt privat mekanism. Tillsammans med utvecklingen av förtroende argument från litteraturen, vi får starkare gränser för den förväntade kumulativa integritet förlust på grund av flera mekanismer, som var och en ger ε-differentiell integritet eller en av dess avkopplingar, och som var och en fungerar på (potentiellt) olika, adaptivt valda, databaser.
Dwork m.fl. REF använde förstärkning för att skapa bättre synops för integritetsbevarande av en indatadatabas.
Boosting and Differential Privacy
{'venue': '2010 IEEE 51st Annual Symposium on Foundations of Computer Science', 'journal': '2010 IEEE 51st Annual Symposium on Foundations of Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}