Abstract-Vi fokuserar på integritet-noggrannhet kompromiss som möter en användare som vill släppa vissa data till en analytiker, som är korrelerad med hans privata data, i hopp om att få lite nytta. Vi förlitar oss på en allmän statistisk inferensram, enligt vilken data förvrängs innan den släpps, enligt en probabilistisk integritetsmekanism utformad under bruksmässiga begränsningar. Med hjälp av de senaste resultaten om maximal korrelation och hyperkontraktivitet av Markov processer, föreslår vi först nya tekniker för att utforma nyttomedvetna integritetsmekanismer mot inference attacker, när endast partiell statistisk kunskap om den tidigare distributionen länka privata data och data som ska släppas är tillgänglig. Vi föreslår sedan optimala integritetsmekanismer i klassen additiva bullermekanismer, för både kontinuerliga och diskreta utgivna data, vars design kräver endast kunskap om andra ordningens ögonblick av data som ska släppas. Vi vänder sedan vår uppmärksamhet till multi-agent system, där flera data releaser förekommer, och använda tensorization resultat av maximal korrelation för att analysera hur integritetsgarantier komponera efter samverkan eller komposition. Slutligen visar vi relationen mellan olika befintliga integritetsmått, i synnerhet skillnader i integritet, och differentiell integritet.
På samma sätt, Makhdoumi et al. Ref överväga inställningen där en användare vill släppa vissa data i utbyte mot något verktyg.
Privacy-utility tradeoff under statistical uncertainty
{'venue': '2013 51st Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing (Allerton)', 'journal': '2013 51st Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing (Allerton)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}