이 논문은 차별적 프라이버시(Differential Privacy, DP)와 총 변동성(Total Variation, TV)을 결합하여 프라이버시 보장과 분석 결과의 정확성을 향상시키는 방법을 제안한다.
주요 내용은 다음과 같다:
차별적 프라이버시와 총 변동성을 동시에 고려하는 새로운 프라이버시 정의를 제안하고, 이에 대한 정확한 합성 결과를 도출한다. 이를 통해 기존 방법보다 더 나은 프라이버시 보장을 제공할 수 있다.
제안한 프라이버시 정의가 부분 샘플링에 대해 폐쇄적임을 보인다. 이는 차별적 프라이버시와 총 변동성을 동시에 고려할 때 부분 샘플링의 효과를 정확히 분석할 수 있음을 의미한다.
일반적으로 사용되는 메커니즘들(Laplace, Gaussian, Staircase 메커니즘 등)의 총 변동성을 계산하고, 이를 활용하여 차별적 프라이버시와 총 변동성을 결합한 메커니즘의 성능을 분석한다.
차별적 프라이버시와 총 변동성을 결합한 메커니즘의 비대칭적 취약성(disparate vulnerability)에 대한 분석을 수행한다.
국소 차별적 프라이버시 환경에서 총 변동성의 개념을 도입하고, 프라이버시-유틸리티 트레이드오프를 연구한다.
이러한 결과들은 실험 데이터의 프라이버시를 보장하면서도 분석 결과의 정확성을 높일 수 있는 새로운 방법을 제시한다.
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