马尔可夫源的完美隐私与强平稳时
信息论
2026-04-23 v2 math.IT
摘要
我们考虑在完美信息论隐私约束下共享相关数据的問題。我們 focus 於redaction(擦除)機制，即數據要么被阻止，要么原封不動地释放，通过平均释放集合基数(即预期汉明失真)衡量效用。假設數據由有限时齐次马尔可夫链生成，我们研究在保护初始状态的同时最大化共享数据的問題。我們建立了完美隐私与基于窗口的擦除方案之间的联系，表明在满足适当条件的情况下，擦除至强平稳时的数据可保持隐私。我們進一步研究了最优顺序擦除機制，並證明它 admits 等效的窗口解读。有趣的是，我們表明兩種機制在保持最佳失真的同時，僅擦除常數平均數據點，與數據長度~無關。
引用
@article{arxiv.2601.16857,
title = {Perfect Privacy and Strong Stationary Times for Markovian Sources},
author = {Fangwei Ye and Zonghong Liu and Parimal Parag and Salim El Rouayheb},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.16857},
year = {2026}
}
备注
11 pages