Concetti Chiave
差分プライベートkコア分解の効率的な実装とその重要性に焦点を当てる。
Sintesi
最近の研究では、グラフアルゴリズムにおける差分プライバシーの重要性が高まっています。本論文では、効率的な差分プライベートkコア分解アルゴリズムを提案し、その実装方法を示しています。この新しい手法は、従来のアルゴリズムよりも高速であり、データセキュリティと精度を向上させます。また、提案された手法はε-edge差分プライバシーを満たし、(1 + η, O(log n/ε))近似のコア数を出力します。これにより、個人データの保護とデータ解析の両方において優れた結果が得られます。
Statistiche
本論文では、「(2 + η) (for any constant η > 0) and additive error of poly(log(n))/ε」という指標が使用されています。
「O(log n/ε) additive error」や「Ω(n2 log n) time」といった数値が記載されています。
ノードやエッジごとの特定のしきい値や確率が計算されています。
Citazioni
"Differential privacy [DMNS06] is the gold standard for privacy in modern data analytics."
"Our main result is an ε-edge differentially private algorithm for k-core decomposition which outputs the core numbers with no multiplicative error and O(log(n)/ε) additive error."
"Since this model is inherently a distributed model, it is particularly important that the number of rounds of communication is small (e.g. poly(log n))."