中心化与本地化模型下的私有秩聚合
数据结构与算法
2021-12-30 v1 密码学与安全
计算机科学与博弈论
摘要
在社会选择理论中，（Kemeny）秩聚合是一个被广泛研究的问题，其目标是将多位投票者给出的排序合并为同一组项目上的单一排序。由于排序可能泄露投票者的偏好（投票者或许希望对其保密），以保全隐私的方式聚合偏好十分重要。本工作中，我们给出纯设置与近似设置下秩聚合的差分隐私算法，以及独立于分布的公用性上界与下界。除中心模型中的界之外，我们还给出了差分隐私本地模型的公用性界。
引用
@article{arxiv.2112.14652,
title = {Private Rank Aggregation in Central and Local Models},
author = {Daniel Alabi and Badih Ghazi and Ravi Kumar and Pasin Manurangsi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.14652},
year = {2021}
}
备注
To appear in the Proceedings of the 2022 AAAI Conference on Artificial Intelligence