研究人员开发了一种新的差分隐私合成数据生成算法，为特定类型的查询提供了更高的效用。该算法实现了 k-平滑查询的 O(n^{-min{1, k/d}}) 的 minimax 误差率，在这些特定查询类别上优于先前的方法。这项工作还建立了 $(\varepsilon, \delta)$-差分隐私下 k-平滑查询效用的第一个 minimax 下界。 AI
影响 增强了隐私保护数据分析技术，可能使敏感数据集更广泛地用于研究。
排序理由 这是一篇详细介绍差分隐私合成数据生成新算法和理论界限的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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