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一种多项式时间、纯差分隐私的二元乘积分布估计器

数据结构与算法 2024-01-29 v4 密码学与安全 机器学习 机器学习

摘要

我们提出了首个 ε\varepsilon-差分隐私且计算高效的算法,该算法在总变差距离下准确估计 {0,1}d\{0,1\}^d 上乘积分布的均值,同时达到最优样本复杂度至多在多对数因子范围内。先前的工作要么在较弱隐私概念下高效且最优地解决了该问题,要么在具有指数运行时间的情况下最优地解决了该问题。

关键词

引用

@article{arxiv.2304.06787,
  title  = {A Polynomial Time, Pure Differentially Private Estimator for Binary Product Distributions},
  author = {Vikrant Singhal},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2304.06787},
  year   = {2024}
}