実世界のグラフにおける階層構造のプライバシー漏洩問題を解決するため、Poincaré Differential Privacy(PoinDP)フレームワークが提案された。このフレームワークは、個別化された階層感知感度を設計し、ハイパーボリック空間での差分プライバシー技術を定義し、高品質なグラフ表現を獲得しながらプライバシー保証を実現する。実験結果は、このフレームワークの優れた階層認識能力とプライバシー保護能力を実証している。
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