在网络上以差分隐私控制流行病传播
数据结构与算法
2025-06-03 v1 计算工程、金融与科学
社会与信息网络
摘要
设计通过疫苗接种控制流行病传播的有效策略是流行病学中的一个重要问题，特别是在疫苗有限的早期阶段。当接触网络非常异质时，这是一个具有挑战性的问题，而基于控制网络属性（如度和谱半径）的策略已被证明是有效的。实施此类策略需要有关接触结构的详细信息，而这在许多应用中可能是敏感的。我们在此的关注点在于在边敏感且需要差分隐私保证的情况下选择有效的疫苗接种策略。我们的主要贡献是 -差分隐私算法，用于通过降低最大度和谱半径来设计疫苗接种策略。我们的关键技术是针对多集合多重覆盖问题的隐私算法，我们将其用于控制网络属性。我们在多个合成和真实网络上评估了算法的隐私-效用权衡，并展示了其有效性。
引用
@article{arxiv.2506.00745,
title = {Controlling the Spread of Epidemics on Networks with Differential Privacy},
author = {Dung Nguyen and Aravind Srinivasan and Renata Valieva and Anil Vullikanti and Jiayi Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.00745},
year = {2025}
}