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The Complexity of Privacy and Polynomial Approxima7ons or: - PowerPoint PPT Presentation

The Complexity of Privacy and Polynomial Approxima7ons or: How I Learned to Stop Worrying and Love Lower Bounds Mark Bun, Harvard January 11, 2016


  1. The ¡Complexity ¡of ¡Privacy ¡and ¡ Polynomial ¡Approxima7ons ¡ or: ¡How ¡I ¡Learned ¡to ¡Stop ¡Worrying ¡and ¡Love ¡Lower ¡Bounds ¡ Mark ¡Bun, ¡Harvard ¡ January ¡11, ¡2016 ¡ ITCS ¡‘16 ¡Gradua7ng ¡Bits ¡

  2. Lower ¡Bounds ¡in ¡Differen7al ¡Privacy ¡ d ¡binary ¡aPributes ¡ DarkSide? ¡ Twin? ¡ Skywalker? ¡ < ¡32? ¡ 0 ¡ 0 ¡ 0 ¡ 1 ¡ 0 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 0 ¡ n ¡people ¡ 0 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 0 ¡ 1 ¡ 0 ¡ 1 ¡ 0 ¡ 1/4 ¡ ¡ 1/2 ¡ ¡ 3/4 ¡ ¡ 1/4 ¡ ¡ + ¡ ¡ + ¡ ¡ + ¡ ¡ + ¡ ¡ Noise ¡ Noise ¡ Noise ¡ Noise ¡

  3. Lower ¡Bounds ¡in ¡Differen7al ¡Privacy ¡ d ¡binary ¡aPributes ¡ DarkSide? ¡ Twin? ¡ Skywalker? ¡ < ¡32? ¡ 0 ¡ 0 ¡ 0 ¡ 1 ¡ 0 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 0 ¡ n ¡people ¡ 0 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 0 ¡ 1 ¡ 0 ¡ 1 ¡ 0 ¡ 1/4 ¡ ¡ 1/2 ¡ ¡ 3/4 ¡ ¡ 1/4 ¡ ¡ + ¡ ¡ + ¡ ¡ + ¡ ¡ + ¡ ¡ Noise ¡ Noise ¡ Noise ¡ Noise ¡ More ¡ Less ¡ Insufficient ¡for ¡DP ¡ Suffices ¡for ¡DP ¡ error ¡ error ¡ Noise ¡≤ ¡min{ d , ¡ n } 1/2 / n ¡ ¡Noise ¡≥ ¡ d 1/2 / n ¡ [KRSU10] ¡ [DN03, ¡DN04, ¡BDMN05, ¡DMNS06] ¡

  4. Lower ¡Bounds ¡in ¡Differen7al ¡Privacy ¡ d ¡binary ¡aPributes ¡ DarkSide? ¡ Twin? ¡ Skywalker? ¡ < ¡32? ¡ 0 ¡ 0 ¡ 0 ¡ 1 ¡ 0 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 0 ¡ n ¡people ¡ 0 ¡ 1 ¡ 1 ¡ 0 ¡ 1 ¡ 0 ¡ 1 ¡ 0 ¡ 1/4 ¡ ¡ 1/2 ¡ ¡ 3/4 ¡ ¡ 1/4 ¡ ¡ + ¡ ¡ + ¡ ¡ + ¡ ¡ + ¡ ¡ Noise ¡ Noise ¡ Noise ¡ Noise ¡ More ¡ Less ¡ Insufficient ¡for ¡DP ¡ Suffices ¡for ¡DP ¡ error ¡ error ¡ Noise ¡≤ ¡ d 1/2 / n ¡ ¡Noise ¡≥ ¡ d 1/2 / n ¡ [B.-­‑Ullman-­‑Vadhan ¡STOC’14] ¡ [DN03, ¡DN04, ¡BDMN05, ¡DMNS06] ¡ Lower ¡bound ¡via ¡cryptographic ¡“fingerprin7ng ¡codes” ¡[BS95] ¡

  5. More ¡lower ¡bounds ¡for ¡differen7al ¡privacy ¡ ¡Informa7on ¡theore7c ¡ ¡ ¡Computa7onal ¡ ¡ ¡ ¡B.-­‑Nissim-­‑Stemmer-­‑Vadhan ¡FOCS’15 ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡B.-­‑Zhandry ¡TCC’16-­‑A ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡B.-­‑Nissim-­‑Stemmer ¡Tomorrow! ¡ ¡ ¡

  6. More ¡lower ¡bounds ¡for ¡differen7al ¡privacy ¡ ¡Informa7on ¡theore7c ¡ ¡ ¡Computa7onal ¡ ¡ ¡ ¡B.-­‑Nissim-­‑Stemmer-­‑Vadhan ¡FOCS’15 ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡B.-­‑Zhandry ¡TCC’16-­‑A ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡B.-­‑Nissim-­‑Stemmer ¡Tomorrow! ¡ ¡ Lower ¡bounds ¡for ¡ approximate ¡degree ¡ • Tight ¡lower ¡bound ¡for ¡AND-­‑OR ¡tree ¡ [B.-­‑Thaler ¡ICALP’13] ¡ • Techniques ¡extend ¡to ¡yield ¡lower ¡bounds ¡in ¡ communica7on ¡cx. ¡and ¡learning ¡theory ¡ ¡ ¡ [B.-­‑Thaler ¡ICALP’15] ¡ ¡

  7. More ¡lower ¡bounds ¡for ¡differen7al ¡privacy ¡ ¡Informa7on ¡theore7c ¡ ¡ ¡Computa7onal ¡ ¡ ¡ ¡B.-­‑Nissim-­‑Stemmer-­‑Vadhan ¡FOCS’15 ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡B.-­‑Zhandry ¡TCC’16-­‑A ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡B.-­‑Nissim-­‑Stemmer ¡Tomorrow! ¡ ¡ Lower ¡bounds ¡for ¡ approximate ¡degree ¡ • Tight ¡lower ¡bound ¡for ¡AND-­‑OR ¡tree ¡ [B.-­‑Thaler ¡ICALP’13] ¡ • Techniques ¡extend ¡to ¡yield ¡lower ¡bounds ¡in ¡ communica7on ¡cx. ¡and ¡learning ¡theory ¡ ¡ ¡ [B.-­‑Thaler ¡ICALP’15] ¡ ¡ Thank ¡you! ¡

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