Die Arbeit präsentiert einen neuartigen Rahmen zur Gestaltung eines optimalen Rausch-Wahrscheinlichkeitsmassfunktion (PMF), die auf diskrete und endliche Abfragemengen zugeschnitten ist. Der Ansatz optimiert die gesamte Rauschverteilung unter einer beliebigen (ϵ, δ)-Beschränkung, um die Genauigkeit und den Nutzen der Antwort zu verbessern.
Der Budget-Recycling-Differenzielle Datenschutzrahmen (BR-DP) bietet eine differenzielle Datenschutzgarantie, während er gleichzeitig die Datennutzung durch die Wahrscheinlichkeit der Erzeugung akzeptabler verrauschter Ausgaben innerhalb vorgegebener Fehlergrenzen erhöht.