Регистрация Войти
Рейтинг:0
avatar Crypto

дифференциальная конфиденциальность по нормальному вектору

флаг cn
Amit Portnoy

Нам дан вектор $x\in\mathbb{R}^d$ чьи координаты взяты из известного нормального распределения $\mathcal{N}(0, \sigma^2)$.

Как я должен отправить этот вектор, сохраняя при этом (локальную) дифференциальную конфиденциальность? с некоторой чувствительностью к его $\ell_2$ норма (т. е. два близких вектора не должны быть различимы). Есть ли способ принять во внимание тот факт, что мы знаем исходный дистрибутив?

Спасибо!

32
0 + 0
Bihu Duo avatar
флаг dj
Bihu Duo
Не могли бы вы уточнить, как добавление или удаление человека влияет на ваш вектор?
0
Ответить
флаг cn
Amit Portnoy
Механизм должен сделать соседние векторы\эпсилон-неразличимыми. Таким образом, вместо обычной отсутствующей точки в формулировке набора данных измененный набор данных (вектор) представляет собой любой другой вектор «рядом» (с учетом ограничения l2 на расстоянии)
0
Ответить
флаг Moldova
Admin
Этот вопрос на других языках:

Ответить или комментировать

Большинство людей не понимают, что склонность к познанию нового открывает путь к обучению и улучшает межличностные связи. В исследованиях Элисон, например, хотя люди могли точно вспомнить, сколько вопросов было задано в их разговорах, они не чувствовали интуитивно связи между вопросами и симпатиями. В четырех исследованиях, в которых участники сами участвовали в разговорах или читали стенограммы чужих разговоров, люди, как правило, не осознавали, что задаваемый вопрос повлияет — или повлиял — на уровень дружбы между собеседниками.