Abstract-Diferential Privacy (DP) är en allmänt accepterad matematisk ram för att skydda dataintegritet. Enkelt uttryckt, det garanterar att distributionen av frågeresultat ändras bara något på grund av ändringen av någon tuple i databasen. Detta ger skydd, även mot mäktiga motståndare, som känner till hela databasen utom en tuple. För att ge denna garanti, differential integritet mekanismer antar oberoende tuples i databasen -ett sårbart antagande som kan leda till försämring i förväntade integritetsnivåer, särskilt när tillämpas på verkliga dataset som manifesterar naturligt beroende på olika sociala, beteendemässiga och genetiska relationer mellan användare. I detta dokument lämnar vi flera bidrag som inte bara visar att det är möjligt att utnyttja sårbarheten ovan utan också ger åtgärder för att minska den. För det första presenterar vi en inference attack, med hjälp av verkliga dataset, där en motståndare utnyttjar det probabilistiska beroendet mellan tuples för att extrahera användarnas känsliga information från olika privata frågeresultat (våld mot DP-garantier). För det andra introducerar vi begreppet beroende differentiell integritet (DDP) som står för det beroende som finns mellan tuples och föreslår en beroende perturbation mekanism (DPM) för att uppnå integritetsgarantier i DDP. Slutligen, med hjälp av en kombination av teoretisk analys och omfattande experiment som involverar olika klasser av frågor (t.ex., maskininlärning frågor, graffrågor) utfärdade över flera storskaliga verkliga datauppsättningar, visar vi att vår DPM konsekvent överträffar state-of-the-art metoder för att hantera sekretess-utility kompromisser för beroende data.
Liu m.fl. REF föreslog beroende differentiell integritet genom att införa beroendekoefficienter för att analysera känsligheten hos olika frågor under probabilistiska beroenden mellan tuples.
Dependence Makes You Vulnberable: Differential Privacy Under Dependent Tuples
{'venue': 'NDSS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}