Differentiell integritet håller på att bli en guldstandard för integritetsforskning; det erbjuder en garanterad bunden på förlust av integritet på grund av release av frågeresultat, även under värsta tänkbara antaganden. Teorin om differentialintegritet är ett aktivt forskningsområde, och det finns nu olika privata algoritmer för ett brett spektrum av intressanta problem. Frågan om när skillnader i privatlivet i praktiken har fått relativt liten uppmärksamhet. Framför allt finns det fortfarande ingen sträng metod för att välja nyckelparametern ε, som styr den avgörande avvägningen mellan integritetsgarantins styrka och de offentliggjorda resultatens riktighet. I detta dokument undersöker vi vilken roll dessa parametrar spelar i konkreta tillämpningar och identifierar de nyckelfrågor som måste tas upp när man väljer specifika värden. Detta val kräver att man balanserar intressena hos två olika parter: dataanalytikern och den blivande deltagaren, som måste avgöra om deras data ska ingå i analysen. Vi föreslår en enkel modell som uttrycker denna balans som formler över en handfull parametrar, och vi använder vår modell för att välja ε på en rad enkla statistiska studier. Vi utforskar också en överraskande insikt: under vissa omständigheter kan en differentierad privat studie vara mer exakt än en icke-privat studie för samma kostnad, enligt vår modell. Slutligen diskuterar vi förenklingsantagandena i vår modell och skisserar en forskningsagenda för möjliga förbättringar.
Hsu m.fl. gav en ekonomisk metod för att välja värdet av epsilon i REF.
Differential Privacy: An Economic Method for Choosing Epsilon
{'venue': '2014 IEEE 27th Computer Security Foundations Symposium', 'journal': '2014 IEEE 27th Computer Security Foundations Symposium', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}