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J-GLOBAL ID：201902270317709191   整理番号：19A0514231

無作為化応答のための最適差分プライベート機構【JST・京大機械翻訳】

Optimal Differentially Private Mechanisms for Randomised Response

著者 (3件)： Holohan Naoise (IBM Research, Dublin, Ireland) ,  Leith Douglas J. (School of Computer Science and Statistics, Trinity College, Dublin, Ireland) ,  Mason Oliver (Department of Mathematics and Statistics/Hamilton Institute, Maynooth University, Co. Kildare, Ireland)
資料名： IEEE Transactions on Information Forensics and Security  (IEEE Transactions on Information Forensics and Security)
巻： 12  号： 11  ページ： 2726-2735  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1570A  ISSN： 1556-6013  CODEN： ITIFA6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 微分プライバシーの文脈における一般化ランダム化応答(RR)技術を調べ,そのような機構の最適性を調べた。二値出力に対して厳密で緩和された微分プライバシーを考慮した。統計的推定器の誤差を調べることにより,両事例における最適機構に対する閉じた解を示した。また,1965年にWarnerによって導入されたオリジナルRR技術の特定ケースに対して,最適メカニズムを与えた。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 微分 ,  *プライバシー ,  統計的推定
準シソーラス用語： 最適性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (2件)： 応答 ,  差分