截断拉普拉斯与高斯机制的 RDP 分析
密码学与安全
2023-09-25 v1
摘要
拉普拉斯机制与高斯机制是差分隐私中的主要机制，广泛适用于许多涉及数值数据的场景。然而，由于它们生成的随机变量取值范围无限，拉普拉斯与高斯机制可能返回语义上不可能的值，例如负数。为解决此问题，我们设计了截断拉普拉斯机制与截断高斯机制。对于给定的截断区间 [a, b]，截断高斯机制确保与未截断机制相同的 Renyi 差分隐私（RDP），无论截断区间 [a, b] 取何值。类似地，截断拉普拉斯机制在指定区间 [a, b] 下，保持与未截断机制相同的 RDP。我们给出了它们各自的 RDP 表达式。我们相信本研究能进一步提升差分隐私在特定应用中的效用。
引用
@article{arxiv.2309.12647,
title = {Truncated Laplace and Gaussian mechanisms of RDP},
author = {Jie Fu and Zhiyu Sun and Haitao Liu and Zhili Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.12647},
year = {2023}
}