Der Artikel präsentiert formal das Hinzufügen von Rauschen, das über die Koordinaten hinweg unabhängig, aber nicht identisch verteilt (i.n.i.d.) ist, um einen engeren Privatsphäre-Genauigkeits-Kompromiss durch Ausnutzung der koordinatenweisen Disparität zu erreichen.
Insbesondere werden die i.n.i.d. Gaußschen und Laplace-Mechanismen untersucht und die Bedingungen abgeleitet, unter denen diese Mechanismen Privatsphäre garantieren. Die optimale Wahl der Parameter, die diese Bedingungen erfüllen, wird theoretisch hergeleitet.
Theoretische Analysen und numerische Simulationen zeigen, dass die i.n.i.d.-Mechanismen bei gegebenen Privatsphäreanforderungen eine höhere Nützlichkeit erreichen als ihre i.i.d.-Gegenstücke. Eine der interessanten Beobachtungen ist, dass der Laplace-Mechanismus den Gaußschen Mechanismus sogar in hohen Dimensionen übertreffen kann, wenn die Unregelmäßigkeit in den koordinatenweisen Empfindlichkeiten ausgenutzt wird.
Es wird auch gezeigt, wie das i.n.i.d.-Rauschen die Leistung bei der privaten empirischen Risikominimierung durch koordinatenweisen Abstieg verbessern kann.
In eine andere Sprache
aus dem Quellinhalt
arxiv.org
Wichtige Erkenntnisse aus
by Gokularam Mu... um arxiv.org 04-02-2024
https://arxiv.org/pdf/2302.03511.pdfTiefere Fragen