实用的局部私有Heavy Hitters算法

我们提出了新的实用局部差分隐私Heavy Hitters算法，实现了最优或近最优的最坏情况误差与运行时间——TreeHist与Bitstogram。在这两种算法中，服务器运行时间为 $\tilde O(n)$，用户运行时间为 $\tilde O(1)$，从而改进了Bassily和Smith [STOC 2015]先前的最优结果，后者需要 $O(n^{5/2})$ 的服务器时间和 $O(n^{3/2})$ 的用户时间。由于局部算法中参与者数量通常很大（$n$ 达数百万），这种时间复杂度的降低，尤其是用户端的降低，对于使局部私有Heavy Hitters算法在实践中可用至关重要。我们实现了TreeHist算法以验证理论分析，并将其性能与Google的RAPPOR代码进行了比较。