差分隐私多变量关系保留的衰减公式
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差分隐私多变量关系保留的衰减公式
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AI 综述
Nicolas Ruiz 发表论文,针对通过随机化响应实现的差分隐私,推导出多变量交叉矩的精确衰减公式。论文称,在属性级随机化、整体分布随机化由 Kronecker 积刻画时,匿名数据集中涉及不同属性的交叉矩等于原始交叉矩乘以一个衰减参数,该参数由分配给各属性的隐私预算决定。 数值示例显示,相同总预算可产生显著不同的协方差保留效果;结果还明确了高阶交互的乘性损失,论文称可据此按分析优先级指导机制设计。
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最新进展10月19日 22:11
差分隐私下可调节多变量关系保留的精确衰减公式报道时间线
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10月19日
- arXiv 隐私论文差分隐私下可调节多变量关系保留的精确衰减公式
该论文针对随机化响应实现的差分隐私,推导出多变量交叉矩的精确衰减公式:在属性级随机化且整体分布随机化由 Kronecker 积刻画时,匿名数据集中涉及不同属性的交叉矩等于原始交叉矩乘以衰减参数,参数由分配给各属性的隐私预算决定。数值示例显示,相同总预算可产生显著不同的协方差保留效果。结果还明确了高阶交互的乘性损失,可支持按分析优先级指导机制设计。
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