线性查询的一种近似最优差分隐私机制
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在差分隐私保护程度确定的条件下使数据的有用性最大化的问题,称为差分隐私的最优机制问题.最优机制问题是差分隐私理论中的一个重要问题,与差分隐私模型的理论基础及应用前景有直接联系.与已有的研究不同,提出一种不基于敏感度的分析方法来寻找最优机制:首先,将最优机制问题构造为一个多目标函数优化问题,并提出了一种差分隐私机制构造方法。在此基础上。对线性查询问题给出了一种近似最优差分隐私机制。该机制达到了差分隐私不等式的边界.此外,大部分分析方法也可对非线性查询的最优机制问题进行分析.该研究揭示了敏感度方法的不足之处。发现其无法刻画数据集的邻居集合对应的查询函数值集合的特性,而该集合包含了差分隐私的一些深层特征.
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