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生成私人综合数据库不受信任的系统评价

资 源 简 介

当数据库供应商或研究者 developingnew 技术评估性能数据库系统是决定性。但这种评价任务很大程度依赖往往由于隐私限制不可用研究的 onactual 数据和查询工作负载。为了克服这一障碍,我们建议框架为合成的 databasewhich 释放准确模型选定的性能特性的原始数据库。我们通过提供正式的严格保证交友改进以前的工作,在 syntheticdatabase 的一代。通过生成合成数据与给定的 queryworkload 相关使用木棍选定组的统计特性的原始 datawhich 平衡隐私损失达到精度。我们的重要贡献是框架的延长到多个表的标准差隐私

文 件 列 表

DataReader.py
Domain.py
Example.py
expDesign.py
matrixMechanism.py
README.txt
sample.sqlite
strategies.py
workloadBuilder.py
workloadClasses.py

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