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私有算法总可被扩展

统计理论 2018-11-01 v2 密码学与安全 数据结构与算法 统计理论

摘要

我们考虑关于ϵ\epsilon-差分隐私的如下基本问题。考虑定义于输入空间某个子集上的任意ϵ\epsilon-差分私有算法。是否可能将其扩展为整个输入空间上的ϵ\epsilon'-差分私有算法,且ϵ\epsilon'ϵ\epsilon相当?在本注记中,我们对ϵ=2ϵ\epsilon'=2\epsilon的情形给出肯定回答。我们的结果适用于任意输入度量空间和可能输出空间。该结果最初出现于作者最近的一篇论文[BCSZ18]中。我们在此注记中给出自包含版本,希望其能具有广泛用途。

关键词

引用

@article{arxiv.1810.12518,
  title  = {Private Algorithms Can Always Be Extended},
  author = {Christian Borgs and Jennifer Chayes and Adam Smith and Ilias Zadik},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1810.12518},
  year   = {2018}
}