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上传时间: 2021-03-11
详细说明：通过本地差分隐私支持范围查询和频率估计
这是我们[CNS'19]的示例代码（在MATLAB中）
本地差分隐私（LDP）为数据收集提供了可证明的隐私保护，而无需使用受信任的数据服务器。 满足LDP或其变体的现有机制或者仅考虑来自一组用户的聚合查询（例如，频率估计），或者考虑单个用户的单个查询（例如，范围查询）。 但是，在复杂的现实世界分析应用程序中，希望同时支持两种类型的查询。
在本文中，我们解决了私有回答范围查询和同时提供频率估计的高实用性的挑战。 我们开发了一种数据扰动机制，该机制被证明可以满足本地d-privacy（具有距离度量的LDP的广义版本），并且对于共置查询（一种特定类型的范围查询）具有最佳效用。 然后，我们利用反演方法使用扰动数据进行频率估计。 我们分析了这种估计方法的理论均方误差（MSE），并显示了与LDP下另一种现有估计方法的关系。 综合和真实位置数据集上的结果验证了
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