A matching is a set of edges with no shared endpoints. We study how participants can retain useful matching structure when each knows its own relationships but those relationships are sensitive to outside observers. Our protocols publish a pure edge-differentially-private record of coordination messages. Each participant combines that record with its private neighbor list to obtain a shortlist of relationships; the two endpoints agree on every selected relationship. For a graph with $n$ vertices, the main protocol uses $O(n)$ communication rounds, and its completed public record can be stored in $O(n\log n)$ bits. Let $0<\varepsilon\le1$ be the privacy budget, $0<ρ<1/4$ the allowed failure probability, and $2+η$, with $0<η\le1$, the approximation factor. For a universal constant $c_0$, a per-vertex capacity of at least $c_0\log(n/ρ)/(η\varepsilon)$ suffices for two guarantees to hold together with probability at least $1-ρ$: the selected graph retains a $1/(2+η)$ fraction of the best edge count under the same capacity, and it contains an ordinary matching of at least that fraction of the original maximum. The key property is that every omitted edge touches a vertex whose shortlist is nearly full. We also prove lower bounds explaining why local decoding and a probabilistic capacity guarantee are needed, characterize a class of consistent local decoders, and give parallel and insertion-only streaming extensions. The released public messages satisfy differential privacy; the selected relationships remain a secret at their endpoints.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

战术边缘态势感知:私有AI如何推动国防AI创新
专知会员服务
31+阅读 · 2025年3月19日
最新《图嵌入组合优化》综述论文,40页pdf
专知会员服务
35+阅读 · 2020年9月7日
【边缘智能综述论文】A Survey on Edge Intelligence
专知会员服务
124+阅读 · 2020年3月30日
重磅发布:基于 PyTorch 的深度文本匹配工具 MatchZoo-py
中国科学院网络数据重点实验室
16+阅读 · 2019年8月26日
【泡泡点云时空】完美配准:具有平滑密度的3D点云配准
泡泡机器人SLAM
61+阅读 · 2019年5月16日
近期语音类前沿论文
深度学习每日摘要
14+阅读 · 2019年3月17日
推荐算法:Match与Rank模型的交织配合
从0到1
15+阅读 · 2017年12月18日
深度文本匹配开源工具(MatchZoo)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年12月5日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 10月7日
Arxiv
0+阅读 · 10月1日
Arxiv
0+阅读 · 9月24日
VIP会员
相关主题
最新内容
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
5+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
5+阅读 · 10月13日
迈向更智慧的军事情报
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《美国陆军2026年野战手册 2-0 情报》
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《基于启发式算法求解武器-目标分配问题》
专知会员服务
7+阅读 · 10月12日
《美陆军最新条令出版物 2-0 情报》
专知会员服务
8+阅读 · 10月10日
电子战测试与训练靶场:战前验证战备状态
专知会员服务
3+阅读 · 10月10日
《美国陆军如何作战》46页最新报告
专知会员服务
9+阅读 · 10月10日
相关VIP内容
战术边缘态势感知:私有AI如何推动国防AI创新
专知会员服务
31+阅读 · 2025年3月19日
最新《图嵌入组合优化》综述论文,40页pdf
专知会员服务
35+阅读 · 2020年9月7日
【边缘智能综述论文】A Survey on Edge Intelligence
专知会员服务
124+阅读 · 2020年3月30日
相关资讯
重磅发布:基于 PyTorch 的深度文本匹配工具 MatchZoo-py
中国科学院网络数据重点实验室
16+阅读 · 2019年8月26日
【泡泡点云时空】完美配准:具有平滑密度的3D点云配准
泡泡机器人SLAM
61+阅读 · 2019年5月16日
近期语音类前沿论文
深度学习每日摘要
14+阅读 · 2019年3月17日
推荐算法:Match与Rank模型的交织配合
从0到1
15+阅读 · 2017年12月18日
深度文本匹配开源工具(MatchZoo)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年12月5日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员