Locally Differentially Private Truth Discovery Over Data Streams
Notice bibliographique
Résumé
Data inconsistency often arises from multiple observed sensory data due to varying participant reliability for crowdsensing systems. Truth discovery, which includes <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Weight Estimation</i> and <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Truth Aggregation</i>, for estimating participant reliability weights and aggregating uploaded values from inconsistent observations respectively, has emerged as an effective solution to address this issue. While local differential privacy (LDP) provides strong privacy guarantees by allowing participants to perturb their data locally before submission, existing LDP-based studies are either designed for static scenarios or compromise on privacy and accuracy trade-off for data streams, satisfying only weaker versions of LDP or mere differential privacy. To effectively and efficiently obtain truths over streams under rigorous LDP, we propose <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">NANO</i> which is locally differe<italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">N</i>tially priv<italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">A</i>te truth discovery via updati<italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">N</i>g time stamp determinati<italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">O</i>n. The main idea lies in its integration of Laplacian noise for privacy protection and inherent Gaussian noise representing natural data variability for effective weight and truth estimations, coupled with the adaptive determination of updating time stamps. In <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">NANO</i>, to obtain the <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Weight Estimation</i> and <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Truth Aggregation</i> under LDP, we design a mixed noise-aware truth discovery method <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">MixTD</i> by modeling the mixed noise. To capture the dynamic nature of weight and truth evolutions, we develop a changing-aware updating time stamp determination method <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">CUD</i> to selectively re-conduct truth discovery at specific time stamps. We also introduce a dynamic privacy budget management strategy, which accumulates unused budgets from skipped updates for critical timestamps. In this way, <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Weight Estimation</i> and <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Truth Aggregation</i> are limited to critical time stamps, which significantly reduces the privacy budget segmentation and computational costs. We demonstrate that <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">NANO</i> provides rigorous LDP guarantees while achieving bounded utility and computational complexity. Extensive experimental results over four real-world datasets and three synthetic datasets showcase that <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">NANO</i> outperforms the state-of-the-arts by at least 20% improvement with negligible extra efficiency loss.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».