1. TEDE PUCRS
  2. Teses e Dissertações dos Programas de Pós-Graduação da PUCRS
  3. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
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dc.creatorNunes, Henry Cabral-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5325148945255305por
dc.contributor.advisor1Zorzo, Avelino Francisco-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4315350764773182por
dc.date.accessioned2025-06-12T14:18:08Z-
dc.date.issued2024-08-28-
dc.identifier.urihttps://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/11680-
dc.description.resumoThis work addresses the critical issue of budget allocation in Differential Privacy (DP) applications, specifically for scenarios where summary statistics are released. Our main objective is to develop a novel metric and scenario that leverages information about future data usage to optimize budget distribution. Effective budget distribution is pivotal in enhancing data utility without compromising privacy, a significant challenge in the DP field. We identify and exploit a gap related to the interactions between DP queries to improve data utility. Our metric is formally defined, and we apply it through a hypothetical scenario using synthetic data. The results indicate a substantial improvement in data utility while maintaining privacy. This study offers a valuable contribution to the DP field and opens avenues for future research and practical applications in real-world scenariospor
dc.description.abstractNeste trabalho, abordamos a questão crítica da alocação de orçamento em aplicações de Privacidade Diferencial (DP), especificamente para cenários onde estatísticas descritivas são divulgadas. Nosso principal objetivo é desenvolver uma métrica e um cenário inovadores que utilizem informações sobre o uso futuro dos dados para otimizar a distribuição do orçamento. Uma distribuição de orçamento eficaz é fundamental para melhorar a utilidade dos dados sem comprometer a privacidade, um desafio significativo no campo da DP. Identificamos e exploramos uma lacuna relacionada às interações entre consultas de DP para melhorar a utilidade dos dados. Nossa métrica é formalmente definida e demonstramos sua aplicação por meio de um cenário hipotético utilizando dados sintéticos. Os resultados indicam uma melhoria substancial na utilidade dos dados, mantendo a privacidade. Este estudo não apenas oferece uma contribuição valiosa para o campo da DP, mas também abre caminhos para futuras pesquisas e aplicações práticas em cenários do mundo realpor
dc.description.provenanceSubmitted by PPG Ciência da Computação ([email protected]) on 2025-05-26T16:43:13Z No. of bitstreams: 1 HENRY_CABRAL_NUNES_TES.pdf: 3398029 bytes, checksum: 6a18c91e0793622a9993baa5c97761be (MD5)eng
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Sarajane Pan ([email protected]) on 2025-06-12T13:35:34Z (GMT) No. of bitstreams: 1 HENRY_CABRAL_NUNES_TES.pdf: 3398029 bytes, checksum: 6a18c91e0793622a9993baa5c97761be (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2025-06-12T14:18:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 HENRY_CABRAL_NUNES_TES.pdf: 3398029 bytes, checksum: 6a18c91e0793622a9993baa5c97761be (MD5) Previous issue date: 2024-08-28eng
dc.formatapplication/pdf*
dc.thumbnail.urlhttps://tede2.pucrs.br/tede2/retrieve/193947/HENRY_CABRAL_NUNES_TES.pdf.jpg*
dc.languageengpor
dc.publisherPontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sulpor
dc.publisher.departmentEscola Politécnicapor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsPUCRSpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectDifferential Privacyeng
dc.subjectAnonymizationeng
dc.subjectPrivacyeng
dc.subjectDataseteng
dc.subjectMetriceng
dc.subjectSummary Statisticseng
dc.subjectDifferential Privacypor
dc.subjectAnonimizaçãopor
dc.subjectPrivacidadepor
dc.subjectDatasetpor
dc.subjectMetricapor
dc.subjectEstatísticas descritivaspor
dc.subject.cnpqCIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAOpor
dc.titlePredictive metric for optimal budget allocation in differential privacypor
dc.title.alternativeMétrica preditiva para alocação ótima de orçamento em privacidade diferencialpor
dc.typeTesepor
dc.restricao.situacaoTrabalho não apresenta restrição para publicaçãopor
Appears in Collections:Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação

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