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Locally Differentially Private Heavy Hitter Identification
IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing ( IF 7.3 ) Pub Date : 2019-01-01 , DOI: 10.1109/tdsc.2019.2927695 Tianhao Wang , Ninghui Li , Somesh Jha
IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing ( IF 7.3 ) Pub Date : 2019-01-01 , DOI: 10.1109/tdsc.2019.2927695 Tianhao Wang , Ninghui Li , Somesh Jha
The notion of Local Differential Privacy (LDP) enables users to answer sensitive questions while preserving their privacy. The basic LDP frequent oracle protocol enables the aggregator to estimate the frequency of any value. But when the domain of input values is large, finding the most frequent values, also known as the heavy hitters, by estimating the frequencies of all possible values, is computationally infeasible. In this paper, we propose an LDP protocol for identifying heavy hitters. In our proposed protocol, which we call Prefix Extending Method (PEM), users are divided into groups, with each group reporting a prefix of her value. We analyze how to choose optimal parameters for the protocol and identify two design principles for designing LDP protocols with high utility. Experiments on both synthetic and real-world datasets demonstrate the advantage of our proposed protocol.
中文翻译:
本地差异化私人重击者识别
本地差分隐私 (LDP) 的概念使用户能够在保护隐私的同时回答敏感问题。基本的 LDP 频繁预言机协议使聚合器能够估计任何值的频率。但是当输入值的域很大时,通过估计所有可能值的频率来找到最频繁的值,也称为重击者,在计算上是不可行的。在本文中,我们提出了一种用于识别重量级人物的 LDP 协议。在我们提议的协议中,我们称之为前缀扩展方法 (PEM),用户被分成几个组,每个组报告一个她的值的前缀。我们分析了如何为协议选择最佳参数,并确定了设计具有高实用性的 LDP 协议的两个设计原则。
更新日期:2019-01-01
中文翻译:
本地差异化私人重击者识别
本地差分隐私 (LDP) 的概念使用户能够在保护隐私的同时回答敏感问题。基本的 LDP 频繁预言机协议使聚合器能够估计任何值的频率。但是当输入值的域很大时,通过估计所有可能值的频率来找到最频繁的值,也称为重击者,在计算上是不可行的。在本文中,我们提出了一种用于识别重量级人物的 LDP 协议。在我们提议的协议中,我们称之为前缀扩展方法 (PEM),用户被分成几个组,每个组报告一个她的值的前缀。我们分析了如何为协议选择最佳参数,并确定了设计具有高实用性的 LDP 协议的两个设计原则。