Краткое содержание

arXiv:2503.21071v2 Тип объявления: замена-перекрёстная публикация Аннотация: Мы предлагаем фреймворк для преобразования механизмов приближённой дифференциальной приватности ($(\varepsilon, \delta)$)-DP в механизмы чистой дифференциальной приватности ($(\varepsilon', 0)$)-DP при определённых условиях — процесс, который мы называем «очищением». Этот алгоритмический подход использует случайную постобработку с откалиброванным шумом для устранения параметра $\delta$, обеспечивая почти оптимальный баланс между конфиденциальностью и полезностью для чистого DP. Он позволяет предложить новую стратегию проектирования алгоритмов чистой DP: сначала запускается приблизительный алгоритм DP с определёнными условиями, а затем выполняется очистка. Такой подход даёт возможность использовать такие техники, как сильное композиционное проектирование и метод "предложение-тестирование-выпуск", требующие $\delta > 0$, при проектировании методов чистой DP с $\delta = 0$. Мы применяем этот фреймворк в различных контекстах, включая минимизацию эмпирического риска с дифференциальной приватностью (DP-ERM), выпуск на основе стабильности и задачи выпуска запросов. Насколько нам известно, это первая работа, предлагающая статистически значимый...