线性查询的一种近似最优差分隐私机制

　　在差分隐私保护程度确定的条件下使数据的有用性最大化的问题，称为差分隐私的最优机制问题．最优机制问题是差分隐私理论中的一个重要问题，与差分隐私模型的理论基础及应用前景有直接联系．与已有的研究不同，提出一种不基于敏感度的分析方法来寻找最优机制：首先，将最优机制问题构造为一个多目标函数优化问题，并提出了一种差分隐私机制构造方法。在此基础上。对线性查询问题给出了一种近似最优差分隐私机制。该机制达到了差分隐私不等式的边界．此外，大部分分析方法也可对非线性查询的最优机制问题进行分析．该研究揭示了敏感度方法的不足之处。发现其无法刻画数据集的邻居集合对应的查询函数值集合的特性，而该集合包含了差分隐私的一些深层特征．