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洞見 - Differentieller Datenschutz
Optimale Rauschverteilung für differentiell private Abfragen in diskreten endlichen Mengen
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.
Differenzielle Datenschutzgarantie durch Budget-Recycling
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.