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局部节点差分隐私子图计数算法提出

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AI 综述

Sofya Raskhodnikova 等人提出一种在局部节点差分隐私（LNDP）模型下近似计数子图的非交互式 (ε,0)-LNDP 算法。该算法对任意公开的 k 节点模板图 H，可在敏感无向 n 节点图中计数 H 的出现次数，加性误差为 O(n^{k-1/2}/ε^{k-1})，适用于任意常数 k。研究同时给出该问题在 LNDP 模型下的下界。相关结果以 arXiv 论文形式发布。

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最新进展10月16日 01:39

局部节点差分隐私下的子图计数

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月16日

01:39
arXiv 隐私论文
局部节点差分隐私下的子图计数
研究在局部节点差分隐私（LNDP）模型下近似计数子图的问题，作者设计了一个非交互式 (ε,0)-LNDP 算法，对任意公开的 k 节点模板图 H，可在敏感无向 n 节点图中计数 H 的出现次数，加性误差为 O(n^{k-1/2}/ε^{k-1})。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。