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通过秘密数据集分割和 Benders 分解增强度量差分隐私的可扩展性
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文提出了一种针对多维数据的局部差分隐私（LDP）机制，结合随机梯度下降算法进行实验验证，显示其有效性。同时介绍了Wasserstein差分隐私（WDP）框架，具有更好的隐私保护性能，并提出了隐私覆盖度的新指标，以提高数据统计和机器学习模型的准确性与安全性。
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关键要点
- 提出了一种针对多维数据的局部差分隐私（LDP）机制，结合随机梯度下降算法进行实验验证，显示其有效性和优越性。
- 介绍了Wasserstein差分隐私（WDP）框架，满足对称性和三角不等式，具有更好的隐私保护性能。
- 推导了一种称为Wasserstein账户的通用隐私计算方法，使WDP可以应用于包含子采样的随机梯度下降场景。
- 提出了隐私覆盖度的新指标，以提高数据统计和机器学习模型的准确性与安全性。
- 实验证明高精度（ε，δ）-LDP机制在数据统计和机器学习模型中具有很高的数据实用性。
❓
延伸问答
什么是局部差分隐私（LDP）机制？
局部差分隐私（LDP）机制是一种保护多维数据隐私的技术，能够处理数字和分类属性，并结合随机梯度下降算法进行有效性验证。
Wasserstein差分隐私（WDP）框架有什么优势？
Wasserstein差分隐私（WDP）框架满足对称性和三角不等式，具有更好的隐私保护性能，并提供了更稳定的隐私预算。
隐私覆盖度的新指标有什么作用？
隐私覆盖度的新指标用于提高数据统计和机器学习模型的准确性与安全性，并帮助排名训练集中样本的隐私。
如何实现高精度的LDP机制？
高精度（ε，δ）-LDP机制通过针对多维数值数据和分类属性进行收集，确保数据的安全保护和更高的准确性。
Wasserstein账户是什么？
Wasserstein账户是一种通用隐私计算方法，使WDP能够应用于包含子采样的随机梯度下降场景，提供稳定的隐私预算。
实验结果如何证明LDP机制的有效性？
实验结果显示高精度LDP机制在数据统计和机器学习模型中具有很高的数据实用性，验证了其有效性和优越性。
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