极小极大代理的普适最优隐私机制

发布敏感数据聚合信息的方案必须解决信息消费者的效用与数据库参与者的隐私之间的权衡。差分隐私是一个成熟的隐私定义——这是针对所有攻击者的普适保证，无论其侧信息或意图如何。本文基于决策理论的标准极小极大规则（与文献中的贝叶斯效用模型形成对比），对效用进行了普适性处理。在我们的模型中，信息消费者是极小极大（风险厌恶）代理，每个代理拥有关于查询的某些侧信息，并被赋予一个对其不精确容忍度进行建模的损失函数。此外，信息消费者是理性的，即他们会以最小化自身损失的方式，主动将机制产生的信息与其侧信息相结合。在这种理性行为假设下，我们证明对于每个固定的计数查询，某种几何机制对所有极小极大信息消费者都是普适最优的。此外，我们的解决方案使得能够以抗串谋的方式在多个隐私级别下发布查询结果。