集中化地理隐私
密码学与安全
2023-09-11 v2 计算几何
数据结构与算法
摘要
本文提出集中化地理隐私（CGP），一种可视为集中化差分隐私（CDP）在几何数据上对应物的隐私概念。与先前作为标准差分隐私对应物的地理隐私概念 [ABCP13, CABP13] 相比，CGP 提供了诸多益处，包括机制简单、高维下更低的噪声尺度，以及被称为高级组合的更好可组合性。最后一点最为重要，因为它允许我们使用更小的构建模块设计复杂机制，同时获得更好的效用。作为对该结果的补充，我们表明先前的地理隐私概念即使使用其近似版本也 inherently 不支持高级组合。接下来，我们研究私有几何数据上的三个问题：恒等查询、k 近邻和凸包。虽然第一个问题已被先前研究，我们给出了后两个问题在地理隐私下的首个机制。对于这三个问题，可组合性对于获得私有化查询答案的良好效用保证至关重要。
引用
@article{arxiv.2305.19756,
title = {Concentrated Geo-Privacy},
author = {Yuting Liang and Ke Yi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.19756},
year = {2023}
}