更好、更简单的差分隐私统计估计下界

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通过指纹技术和贝叶斯方法,我们改进了高维度隐私估计的下界。我们提出了计算高斯协方差和重尾分布均值的样本数量下界,并与先前工作的结论进行了比较。

该研究提出了新的下界来优化差分隐私算法在高维数据库上回答统计查询的样本复杂度,并提出了纯粹和近似的差分隐私算法。通过对比标准拉普拉斯和高斯机制在最坏情况下精度保证方面的样本复杂度,改善了对该问题的解决方法。

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