隐私-效用权衡

在本文中，我们研究隐私-效用权衡（PUT）问题，该问题考虑在固定效用代价下的最小隐私损失。我们研究了PUT问题中的若干不同种类的隐私，包括差分隐私、近似差分隐私、最大信息、最大泄漏、Renyi差分隐私、Sibson互信息与互信息。平均汉明距离被用于度量隐私机制引起的失真。我们考虑两种场景：全局隐私与本地隐私。在全局隐私框架下，隐私-失真函数由上界为一个特殊机制的隐私损失、下界为任意可能先验输入分布下的最优隐私损失所界定。在本地隐私框架下，我们推广了一种用于PUT问题的着色方法。