Die Studie untersucht ein Szenario, in dem eine kleine Menge an Informationen unter Berücksichtigung von Kompressionsrate und Geheimhaltungsanforderungen effizient übertragen werden soll. Das Informationstheorie-Problem wird in ein lineares Algebra-Problem umgewandelt, um die gestörten Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu erhalten, so dass Geheimhaltung erreicht werden kann. Lokale Approximationen werden verwendet, um eine Schätzung der Geheimhaltungskapazität durch Lösung eines verallgemeinerten Eigenwertproblems zu erhalten.
Die Autoren zeigen, dass durch die Betrachtung dieses Problems über lokale Approximationen leichter zu berechnende Lösungen erreicht werden können. Außerdem wird demonstriert, dass die Lösungen auf das äquivalente Problem des Datenschutz-Nutzwert-Kompromisses anwendbar sind, das als Sonderfälle das Informationsflaschenhals-Problem und das Privacy-Funneling-Problem einschließt.
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by Emmanouil M.... at arxiv.org 03-21-2024
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