本文提出了一類稱為緩慢擴展機制的差分隱私機制,其中隱私保證隨記錄影響力的增加而緩慢降低。這些機制允許準確、無偏差地發佈統計數據,同時為高度影響力的記錄提供有意義的保護。
作者首先介紹了差分隱私的基本概念,包括零集中差分隱私(zCDP)和每筆記錄差分隱私(PRzCDP)。現有的PRzCDP機制使用稱為單元拆分的方法,其隱私損失隨記錄大小的平方而擴展。這在數據偏斜較小的情況下可能是可接受的,但在存在極大異常值的情況下,這可能會導致不可接受的隱私損失。
為了解決這個問題,作者提出了緩慢擴展機制這一類新機制。這些機制包括轉換機制和加法機制。轉換機制首先對查詢結果應用轉換函數,然後添加高斯噪聲並反轉轉換函數。加法機制則直接從具有較厚尾部的分佈中抽取噪聲並添加到查詢中。這兩類機制的隱私損失隨記錄影響力的增加而緩慢擴展,即使對於極大的記錄也能提供合理的隱私保護。
作者還提供了這些機制的無偏估計量,並通過實驗驗證了它們在實際數據集上的效用。
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