Điểm:1

Bố cục nâng cao trong DP kém hơn Bố cục cơ bản

lá cờ cn

Tôi gặp khó khăn trong việc hiểu định lý thành phần nâng cao trong DP.

Hãy để tôi có hai cơ chế DP gần đúng ($k = 2)$ trong đó mỗi thỏa mãn $(\epsilon = 0,5, \delta = 0,1)$-ĐP. Theo thành phần cơ bản, tôi biết rằng việc sử dụng hai truy vấn tuần tự sẽ đảm bảo $(2 \cdot 0,5, 2 \cdot 0,1) = (1, 0,2)$-ĐP.

Tuy nhiên, thành phần nâng cao nói rằng, thay vì thành phần có $\delta' = k\cdot \delta$, nếu chúng ta sẵn sàng nhận $\delta ' = k\cdot \delta + \tilde{\delta}$ cho một số $\tilde{\delta}>0$, sau đó của chúng tôi $\epsilon'$ cải thiện từ $2\epsilon$ đến $\epsilon' = k\cdot \epsilon(\exp(\epsilon) - 1) + \epsilon\sqrt{2 \cdot k \cdot \log (1/\tilde{\delta})}$.

Bây giờ, giả sử tôi hài lòng với $\delta' = 0,3$ thay vì $\delta' = 0,2$. Điều này có nghĩa là $\tilde{\delta}= 0,1$. Cho nên, $$\epsilon' = 2\cdot 0,5(\exp(0,5) - 1) + 0,5\sqrt{2 \cdot 2 \cdot \log (1/0,1)} = 2,16 \gg 1.$$

Tôi không hiểu làm thế nào điều này được cải thiện dựa trên thành phần cơ bản, vì rõ ràng ở đây không phải vậy! Tôi có đang làm gì sai không?

Chỉnh sửa:

Những con số tôi đã cố định không đóng vai trò gì. Nói chung, chúng tôi biết rằng chúng tôi có thể sáng tác $k$ cơ chế (giả sử mỗi cơ chế là $(\epsilon, \delta)$-DP) và nhận $(k\epsilon, k\delta)$-DP chỉ bằng thành phần cơ bản. Nhưng, bằng cách tăng $k\delta$ một chút, chúng tôi nhận được một $\epsilon'$ tương đương với:

$$k \epsilon \underbrace{(e^\epsilon - 1)}_{\geq 0} + \underbrace{\epsilon \sqrt{2 k \log(1 / \tilde{\delta})}}_{ \geq 0} $$ không phải lúc nào cũng nhỏ hơn $k\epsilon$.

Cụ thể, hãy để khoản trợ cấp thêm của tôi là $\tilde{\delta} = 0,1$. Tôi muốn xem khi nào bố cục nâng cao cải thiện bố cục cơ bản. Vì vậy, tóm lại, tôi muốn xem khi nào những điều sau đây được giữ:

\begin{align} & k\epsilon > k \epsilon (e^\epsilon - 1) + \epsilon \sqrt{2 k \log(1 / \tilde{\delta})} \ \iff & k > k (e^\epsilon - 1) + \sqrt{2 k \log(1 / \tilde{\delta})} \ \iff & \sqrt{k}(2 - e^\epsilon) > \sqrt{2 \log(1 / \tilde{\delta})} \ \iff & k > \frac{2 \log(1 / \tilde{\delta})}{(2 - e^\epsilon)^2} \ \iff & k > \frac{2 \log(10)}{(2 - e^\epsilon)^2}. \end{align} Bây giờ giả sử tôi muốn sử dụng $2$ cơ chế. Sau đó, tôi cần phải có:

\begin{align} & \log(10) <(2 - e^\epsilon)^2 \ \iff & \epsilon < \log(2 - \sqrt{\log(10)}) = -0,7286 \end{align} điều không bao giờ có thể. Vì vậy, khi $k = 2$, và nếu tôi sẵn sàng chỉ thêm $0.1$ đến $\delta'$, thì bao giờ mới cải thiện được bố cục cơ bản bằng bố cục nâng cao?

Chỉnh sửa 2: Nói chung, chúng ta có thể nói rằng thành phần nâng cao chỉ cải thiện dựa trên thành phần cơ bản nếu thỏa mãn những điều sau:

$$ \epsilon < \log\left[2 - \sqrt{\frac{2 \log ( 1/\tilde{\delta})}{k}} \right] $$

đòi hỏi $k > 4$ khi nào, ví dụ: $\tilde{\delta} = 0,1$ và con số này tăng lên khi $\tilde{\delta}$ giảm.

Nhìn chung, tôi cảm thấy bố cục nâng cao thực sự vô dụng khi $k$ là không lớn. Điều này có đúng không?

Điểm:2
lá cờ ng

Đầu tiên, có những kết quả thành phần khác, ví dụ như tôi tin cái này cải thiện thành phần nâng cao. Tuy nhiên, tôi sẽ trả lời một câu hỏi tổng quát hơn (mà tôi nghĩ bạn đang hiểu).

cơ chế nhất định $M_1,\chấm, M_n$, làm cách nào để có được thông số tốt nhất cho thành phần của chúng?

Lý tưởng nhất là chúng ta có thể nói "sử dụng bố cục cơ bản cho những $k$", và" sử dụng thành phần nâng cao cho $k$“. Thật không may, người ta có thể chính thức chỉ ra rằng điều này không đơn giản. Sự phức tạp của tính toán Thành phần tối ưu của quyền riêng tư khác biệt nghiên cứu, cho các cơ chế "đầu vào" $M_1,\chấm, M_n$ của các thông số $(\epsilon_1,\delta_1),\dots, (\epsilon_n, \delta_n)$, bài toán tìm tham số "tối thiểu" $(\epsilon^*, \delta^*)$ của cơ chế thành phần.

Kết quả trước đó đã được biết đến, ví dụ

Nếu $M_1,\chấm, M_n$ là tất cả $(\epsilon,\delta)$-riêng tư cho một cặp cố định $(\epsilon, \delta)$, và một mục tiêu $\delta^*$ được đưa ra, sau đó giá trị tối ưu của $\epsilon^*$ là tối thiểu $\epsilon^*\geq 0$ như vậy mà $$\frac{1}{(1+e^\epsilon)^n}\sum_{\ell = \lceil (\epsilon^*+n\epsilon)/2\epsilon\rceil}^n\binom{n }{\ell}(e^{\ell \epsilon}-e^{\epsilon^*}e^{(n-\ell)\epsilon}) \leq 1 - \frac{1-\delta^*} {(1-\delta)^n}.$$

Bài báo tôi đã liên kết mở rộng kết quả này cho trường hợp $M_1,\chấm, M_n$ là riêng tư của các tham số $(\epsilon_1,\delta_1),\dots,(\epsilon_n,\delta_n)$ không phải tất cả đều giống nhau. Họ tìm thấy một biểu thức tương tự (nhưng phức tạp hơn) đặc trưng cho giá trị tối ưu của $\epsilon^*$ (khi được đưa ra một "mục tiêu" $\delta^*$) và thấy rằng việc tính toán giải pháp tối ưu này là $\#P$-hoàn thành, v.d. khó có thể thực hiện được một cách hiệu quả. Điều này đúng ngay cả trong trường hợp thành phần cho các cơ chế thuần túy, nghĩa là $\delta_i = 0$ cho tất cả $i$.

Có lẽ điều thú vị nhất đối với bạn là có các thuật toán xấp xỉ cho vấn đề này (cũng trong bài báo đó). Tôi không biết liệu có ai đã triển khai chúng chưa, nhưng nếu có thì có vẻ như đó là một lựa chọn tốt để lựa chọn các tham số cụ thể.

Điều đáng nói là cũng có những khái niệm liên quan chặt chẽ đến quyền riêng tư (cụ thể là sự riêng tư khác biệt tập trung) nơi câu chuyện sáng tác đơn giản hơn, trong khi người ta vẫn (theo một nghĩa nào đó) đạt được $O(\sqrt{k})$ mở rộng quy mô với $k$bố cục -fold, thay vì $O(k)$ chia tỷ lệ "thành phần cơ bản" mang lại cho bạn.

Đăng câu trả lời

Hầu hết mọi người không hiểu rằng việc đặt nhiều câu hỏi sẽ mở ra cơ hội học hỏi và cải thiện mối quan hệ giữa các cá nhân. Ví dụ, trong các nghiên cứu của Alison, mặc dù mọi người có thể nhớ chính xác có bao nhiêu câu hỏi đã được đặt ra trong các cuộc trò chuyện của họ, nhưng họ không trực giác nhận ra mối liên hệ giữa câu hỏi và sự yêu thích. Qua bốn nghiên cứu, trong đó những người tham gia tự tham gia vào các cuộc trò chuyện hoặc đọc bản ghi lại các cuộc trò chuyện của người khác, mọi người có xu hướng không nhận ra rằng việc đặt câu hỏi sẽ ảnh hưởng—hoặc đã ảnh hưởng—mức độ thân thiện giữa những người đối thoại.