差分隐私广告转化测量
密码学与安全
2024-03-25 v1 数据结构与算法
摘要
在这项工作中，我们研究了广告转化测量，这是数字广告中的一项核心功能，广告主试图估算归因于用户在各类发布者网站（或移动应用）上与之交互过的广告展示的广告主网站（或移动应用）转化量。利用差分隐私（DP）这一因其强大的数学保证而日益流行的概念，我们为私有广告转化测量开发了一个形式化框架。具体而言，我们定义了归因规则、DP邻接关系、贡献界定范围及执行点在操作上有效的配置概念。然后，针对实践中最常见的一组配置，我们给出了完整的刻画，揭示了归因与隐私之间微妙的相互作用。
引用
@article{arxiv.2403.15224,
title = {Differentially Private Ad Conversion Measurement},
author = {John Delaney and Badih Ghazi and Charlie Harrison and Christina Ilvento and Ravi Kumar and Pasin Manurangsi and Martin Pal and Karthik Prabhakar and Mariana Raykova},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.15224},
year = {2024}
}
备注
To appear in PoPETS 2024