Edit-Neighboring Data Streams and Privacy under Continual Observation
本文研究持续观察（Continual Observation, CO）模型下的差分隐私（Differential Privacy, DP）问题。在CO模型中，敏感数据流随时间不断产生，算法实时发布输出，隐私损失随输出序列累积。传统CO隐私定
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← 返回所有主题Efficient Zero-Knowledge Proofs on Signed Data with Applications to Verifiable Computation on Data Streams.
本文研究了在流式认证数据上实现隐私保护证明的问题。在该场景中，服务器从可信数据提供者处持续接收数据流，并被要求向第三方正确且隐私地证明对数据执行的计算结果。第三方除了知道声称结果的正确性外，不获得任何数据信息。挑战在于第三方仅与服务器通信，
Differentially Private Hierarchical Heavy Hitters
本文提出并研究了在差分隐私保护下释放层次重击者（Hierarchical Heavy Hitters, HHH）的问题。层次重击者是经典重击者问题的推广，最早由Cormode等人在VLDB 2003中引入，用于在数据流中识别在层次结构上显著