局所的差分プライバシー下における有向ネットワークの推論

この論文は、プライバシーを保護しながら有向グラフを公開するという問題に取り組んでいます。 $p_0$ モデルに焦点を当て、局所的差分プライバシーの下でエッジフリップメカニズムを使用します。主な貢献は、モデルパラメータのプライベート推定器であり、一貫性と正規分布であることが示されています。また、入力と出力の摂動方法を比較し、実際のネットワークにこの方法を適用しています。

• •$p_0$ モデルを使用した有向ネットワークにおけるプライベート推論の方法を提案。
• •局所的差分プライバシーの下でエッジフリップメカニズムを採用。
• •理論的保証（一貫性、正規性）を備えたプライベート推定器を提供。
• •プライバシー保護と精度のために、さまざまな摂動方法を比較。
• •実際のネットワーク（UC Irvine メッセージネットワーク）にこの方法を適用。