抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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基数推定のためのストリーミングアルゴリズムの文脈におけるプライバシーを考察した。著者らは,大きなクラスのアルゴリズムがすべてε-微分プライバシーを満足し,(a)アルゴリズムが単純なダウンサンプリング手順と結合され,(b)入力ストリームの基数がΩ(k/ε)であることを示した。ここで,kは,常にビットのスケッチサイズで常に小さいスケッチの特定のパラメータであるが,典型的にははるかに小さい。また,修正なしでも,著者らのクラスにおけるアルゴリズムは,(ε,δ)-微分プライバシーを満足し,そこでは,δがストリームの基数と共に指数的に低下することを示す。本解析は,本質的にすべてのポピュラーな基数推定アルゴリズムに適用され,実質的に一般化し,より初期の作業からプライバシー限界を厳密に一般化する。【JST・京大機械翻訳】