隐私保护数据聚合的概率计数器
摘要：概率计数器用于高效估计集合基数的空间时常使用的工具。在本文中，我们从保护隐私的角度研究了概率计数器。我们使用了标准的、严格的差分隐私概念。直观上，概率计数器不会透露个体的太多信息，只会提供关于群体的一般信息。因此，它们可以安全地使用而不违反个体的隐私。然而，事实证明，对概率计数器的隐私参数进行精确且形式化的分析是异常困难的，需要先进的技术和非常慎重的方法。 我们证明了概率计数器可以作为隐私保护机制使用，而无需额外的随机化。也就是说，即使概率计数器被多次使用，协议中固有的随机化就足以保护隐私。具体而言，我们提出了一种基于Morris计数器和MaxGeo计数器的隐私保护数据聚合协议。其中一部分结果是关于迄今为止尚未从隐私保护的角度进行研究的计数器的，另一部分是对之前结果的改进。我们展示了如何利用我们的结果进行分布式调查，并比较基于计数器的解决方案和标准的拉普拉斯方法的属性。
作者：Dominik Bojko, Krzysztof Grining, Marek Klonowski
论文ID：2003.11446
分类：Cryptography and Security
分类简称：cs.CR
提交时间：2023-07-18