相关性下的被遗忘权：隐私-效用权衡

研究针对相关数据集的隐私保护算法，通过信息删减降低敏感信息泄露，在本地机制与二元马尔可夫相关性下解析刻画了隐私（相关性泄露）与效用（删减数量）的最优权衡。结果表明机制设计问题可分解为一系列本地机制设计问题，并揭示其序列关系，最优机制是有限时域确定性马尔可夫决策过程的解。