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Erschienen in:
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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

3. A Two-Stage Architecture for Differentially Private Filtering

verfasst von : Jerome Le Ny

Erschienen in: Differential Privacy for Dynamic Data

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This chapter presents an architecture generalizing the input and output mechanisms to process dynamic data streams while enforcing differential privacy. A privacy-sensitive signal that we want to process in order to publish real-time statistics is first shaped by certain pre-filter, then perturbed to obtain a differentially private signal, and finally post-filtered to mitigate the effect of the noise and the pre-filter. A general methodology is provided for the design of such two-stage architectures, and an example demonstrates the significant performance improvements achievable over the input and output mechanisms.

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Fußnoten
1
Some of the text in Sects. 3.4.1, 3.4.2 and 3.5 of this chapter is reprinted, with permission, from Le Ny and Mohammady (2018) (©[2018] IEEE).
 
2
Note the difference with the discussion comparing input and output perturbation for the processing of individual signals in Sect. 2.​3.​4, where one scheme could be better than the other. This conclusion also does not necessarily hold for the Laplace mechanism. This shows that the choice of input signal space, adjacency relation, etc., has an important impact on the conclusions one can draw about particular differentially private mechanisms.
 
Literatur
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Metadaten
Titel
A Two-Stage Architecture for Differentially Private Filtering
verfasst von
Jerome Le Ny
Copyright-Jahr
2020
Buch
Differential Privacy for Dynamic Data

Print ISBN: 978-3-030-41038-4

Electronic ISBN: 978-3-030-41039-1

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-41039-1_3

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    Bildnachweise