隐私保护空间数据联邦上的高效准确范围计数 [技术报告]
摘要：空间数据联邦是数据所有者的集合（例如，出租车公司的联盟），它们共同提供更好的基于位置的服务（LBS）。例如，在空间数据联邦上提供的叫车服务可以让最终用户轻松选择最佳的优惠。我们关注的是范围计数查询，在空间数据库中是基本操作，但相关研究中对其关注较少，特别是考虑到数据所有者对隐私的要求，他们不愿意透露自己的专有数据。我们提出了一个基于分组的技术框架，名为FedGroup，它在不损害隐私的情况下对数据所有者进行分组，并实现了比直接应用现有的差分隐私（DP）实现机制更高的查询准确性（最多提高50%）。我们的实验结果还表明，与基于传统安全多方计算（MPC）的方法相比，FedGroup的运行速度快了数个数量级，甚至可以适应百万级数据所有者的情况，这是普遍存在于无处不在的移动设备时代的常见设置。
作者：Maocheng Li, Yuxiang Zeng, Lei Chen
论文ID：2303.02842
分类：Databases
分类简称：cs.DB
提交时间：2023-03-07