O geometriji diferencirane zasebnostiLodrant, Luka (Avtor) Peperko, Aljoša (Mentor) diferencirana zasebnostodzivni mehanizemK-normni mehanizemizotropski položajV delu najprej predstavimo pojem diferencirane zasebnosti, kot strogo matematično definicijo zasebnosti podatkov, ki pride do izraza pri njihovi javni objavi. Definiramo splošno okolje za numerične podatke, nato pa ocenimo spodnjo mejo napake, ki jo zaseben odzivni mehanizem mora vnesti v podatke. Predstavimo Laplaceov mehanizem, podrobneje pa še $K$-normni in rekurzivni NIM mehanizem. Za vse izpeljemo tudi zgornjo mejo napake in tako za $K$-normni ter NIM mehanizem ocenimo, da sta na določenih razredih poizvedb asimptotsko optimalna. Mehanizme implementiramo in obravnavamo težave, ki pri tem nastanejo.20192019-09-14 07:15:53Delo diplomskega seminarja/zaključno seminarsko delo/naloga110365UDK: 519.2VisID: 99109COBISS_ID: 18723161sl