Laplace 机制在连续查询差分隐私上具有最优效用
密码学与安全
2021-07-27 v2
摘要
差分隐私在从聚合数据库发布统计查询时保护个体数据：对查询结果施加“混淆”机制使发布信息不那么具体，但不可避免地也降低了其效用。然而已有研究表明，对于离散数据（例如计数查询），在规定的隐私程度与合理的效用损失解释下，几何混淆机制是最优的：其效用损失尽可能小。但对于连续查询结果（例如实数），该最优性结果不成立。我们此处的贡献在于证明，使用 Laplace 机制进行混淆可重新获得最优性。所涉及的技术工具包括 Ghosh 等人早前的离散结果、近期关于抽象信道及其作为超分布几何表示的成果，以及由 Kantorovich-Rubinstein 定理给出的分布间距离的二重解释。
引用
@article{arxiv.2105.07176,
title = {The Laplace Mechanism has optimal utility for differential privacy over continuous queries},
author = {Natasha Fernandes and Annabelle McIver and Carroll Morgan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.07176},
year = {2021}
}