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Composition Theorems for Multiple Differential Privacy Constraints

2026

Résumé

The exact composition of mechanisms for which two differential privacy (DP) constraints hold simultaneously is studied. The resulting privacy region admits an exact representation as a mixture over compositions of mechanisms of heterogeneous DP guarantees, yielding a framework that naturally generalizes to the composition of mechanisms for which any number of DP constraints hold. This result is shown through a structural lemma for mixtures of binary hypothesis tests. Lastly, the developed methodology is applied to approximate f-DP composition.

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Concepts associés (13)

Calcul multipartite sécurisé

Le calcul multipartite sécurisé (en anglais, secure multi-party computation) est une branche de la cryptographie dont l'objectif est de permettre aux agents d'un réseau de communication de calculer conjointement une fonction sur leurs entrées, afin que les entrées restent privées et que le résultat soit exact. Cela peut être réalisé, par exemple, par transferts inconscient ou par chiffrement homomorphe. Contrairement aux constructions classiques en cryptographie, où l'attaquant est extérieur au système (à la manière d’un espion), l'attaquant fait ici partie des intervenants au sein du système.

Proportional representation

Proportional representation (PR) refers to a type of electoral system under which subgroups of an electorate are reflected proportionately in the elected body. The concept applies mainly to political divisions (political parties) among voters. The essence of such systems is that all votes cast - or almost all votes cast - contribute to the result and are effectively used to help elect someone - not just a bare plurality or (exclusively) the majority - and that the system produces mixed, balanced representation reflecting how votes are cast.

Privacy concerns with social networking services

Since the arrival of early social networking sites in the early 2000s, online social networking platforms have expanded exponentially, with the biggest names in social media in the mid-2010s being Facebook, Instagram, Twitter and Snapchat. The massive influx of personal information that has become available online and stored in the cloud has put user privacy at the forefront of discussion regarding the database's ability to safely store such personal information.

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