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解读本地差分隐私、平均贝叶斯隐私和最大贝叶斯隐私之间的相互作用
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了本地差分隐私模型下敏感统计信息的收集，并提出了一种算法，其隐私成本与用户值的更改数量的对数成正比。通过匿名化用户报告，我们展示了以中心式差分隐私模型来看待时，我们的 LDP 算法的隐私成本实际上更低。通过新的隐私放大技术，我们证明了任何置换不变的算法，满足 ε 局部差分隐私的同时，也会满足（O（ε sqrt {log（1/δ）/n）}，δ）中心差分隐私。研究结果表明，基于 LDP 的工业部署的隐私成本会比宣传的 ε 值所表示的要低得多，至少是在报告经过匿名化的情况下。
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关键要点
- 研究了本地差分隐私模型下敏感统计信息的收集。
- 提出了一种算法，其隐私成本与用户值的更改数量的对数成正比。
- 通过匿名化用户报告，展示了 LDP 算法在中心式差分隐私模型下的隐私成本更低。
- 通过新的隐私放大技术，证明了满足 ε 局部差分隐私的算法也满足中心差分隐私。
- 研究结果表明，基于 LDP 的工业部署的隐私成本低于宣传的 ε 值，尤其是在报告经过匿名化的情况下。
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