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Accelerating Simulations of Bitvector-Based LDP Protocols via Binomial Modeling
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AI
DOI：10.1007/978-981-95-4674-9_16.png)
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摘要
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局部差分隐私（LDP）近年来已成为保护隐私数据收集的流行标准，基于位向量的LDP协议（如RAPPOR和OUE）在学术界和工业应用中广泛使用。为评估LDP协议与应用，研究者通常依赖基于仿真的实验，即在单台计算机上按顺序模拟多个用户的扰动。尽管忠实于协议定义，但这种方法会导致显著的执行时间，尤其是在用户群体和领域规模较大时。为解决此问题并实现快速仿真，本文提出了一种针对基于位向量的LDP协议的新型仿真方法。我们的核心思路是利用二项式随机变量模拟随机扰动的集体效应，避免逐个模拟用户。我们从理论和经验上证明，该策略在降低计算复杂度的同时，能产生无偏估计，其方差与RAPPOR和OUE相同。此外，我们从经验上证明，我们的方法可将执行时间从几分钟缩短至不到1秒，实现多个数量级的改进。总体而言，我们的工作为基于位向量的LDP协议仿真提供了一种快速且可扩展的方法，可直接应用于现有工作和仿真平台。
Keyword:
Local differential privacy
privacy-enhancing technologies
privacy protocols
bias and variance
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A
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0
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26
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0
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