用于地理空间数据的差分隐私网格

在本文中，我们解决了为二维数据集（如地理空间数据集）构建差分隐私摘要的问题。当前的最先进方法通过对数据域进行递归二分划分并构建划分层次结构来工作。我们表明，基于划分的摘要方法的关键挑战在于选择合适的划分粒度，以平衡噪声误差和非均匀性误差。我们研究了均匀网格方法，该方法在数据域上应用特定大小的等宽网格，然后在网格单元上发布独立的计数查询。这种方法在文献中未受到关注，可能是因为此前没有已知的好方法来选择网格大小。基于对两种误差的分析，我们提出了一种选择网格大小的方法。实验结果验证了我们的方法，并表明这种方法的性能与最先进方法相当，且往往更好。我们进一步引入了一种新颖的自适应网格方法。自适应网格方法在数据集上铺设粗粒度网格，然后根据每个单元的噪声计数进一步划分每个单元。这两个层次的划分都用于回答关于数据集的查询。该方法利用了在密集区域需要更细粒度划分，同时在稀疏区域需要粗粒度划分的需求。通过对真实世界数据集的广泛实验，我们表明这种方法一致且显著地优于均匀网格方法和其他最先进方法。