研究：关联数据被遗忘权的隐私-效用权衡
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研究：关联数据被遗忘权的隐私-效用权衡
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AI 综述
Luis Massny 发表论文，研究关联数据集中信息删减的隐私-效用最优权衡。在本地机制与二元马尔可夫相关性下，论文解析刻画了隐私（通过相关性泄露）与效用（删减数量）之间的最优权衡，并称该机制设计问题可分解为一系列本地机制设计问题，最优机制是有限时域确定性马尔可夫决策过程的解。 该结论针对的是本地机制与二元马尔可夫相关性这一特定设定，论文以解析刻画而非实证效果的形式给出。
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最新进展10月13日 00:48
相关性下的被遗忘权：隐私-效用权衡报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月13日
- arXiv 隐私论文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。
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