线性查询的一种近似最优差分隐私机制

来源：软件学报杂志2017年第9期北京时间：

作者：武跟强,贺也平,夏娴瑶

单位：武跟强，中国科学院 软件研究所 基础软件国家工程研究中心, 北京 100190;兰州财经大学 信息工程学院, 甘肃 兰州 73002011,贺也平，中国科学院 软件研究所 基础软件国家工程研究中心, 北京 100190;计算机科学国家重点实验室(中国科学院 软件研究所), 北京 10019002,夏娴瑶，中国科学院 软件研究所 基础软件国家工程研究中心, 北京 10019003

摘要：在差分隐私保护程度确定的条件下使数据的有用性最大化的问题，称为差分隐私的最优机制问题.最优机制问题是差分隐私理论中的一个重要问题，与差分隐私模型的理论基础及应用前景有直接联系.与已有的研究不同，提出一种不基于敏感度的分析方法来寻找最优机制：首先，将最优机制问题构造为一个多目标函数优化问题，并提出了一种差分隐私机制构造方法，在此基础上，对线性查询问题给出了一种近似最优差分隐私机制，该机制达到了差分隐私不等式的边界.此外，大部分分析方法也可对非线性查询的最优机制问题进行分析.该研究揭示了敏感度方法的不足之处，发现其无法刻画数据集的邻居集合对应的查询函数值集合的特性，而该集合包含了差分隐私的一些深层特征.

关键词：线性查询;差分隐私;最优机制;多目标优化;非敏感度方法

基金资助：中国科学院战略性先导科技专项基金（XDA06010600）