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English(EN) Differentially Private Range Subgraph Counting

新算法提供低误差的隐私子图计数

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员引入了差分隐私范围子图计数（DPRSC）的新算法，这是一种在保护隐私的同时分析图数据的方法。该方法解决了在由属性范围定义的诱导子图中计数模式出现的问题，该问题本质上是非线性和敏感的。通过投影子图和利用范围树，这些算法实现了具有较小加性误差的准确的私有查询应答，在准确性和运行时间方面均优于现有方法。 AI

影响 为图分析引入了新颖的隐私保护技术，有可能在AI应用中实现对敏感图数据更安全的使用。

排序理由 这是一篇详细介绍特定数据分析问题新算法的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Xian Chen, Ruobing Bai, Pan Peng ·

    差分隐私范围子图计数

    arXiv:2606.08179v1 Announce Type: cross Abstract: Subgraph counting is a fundamental problem in graph analysis. Motivated by practical scenarios where graph analytics are performed on subgraphs induced by selected vertices -- rather than on the entire graph -- and by growing priv…

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