Korrelationerna och nätverksstrukturen bland individer i dataset idag-vare sig uttryckligen artikulerade, eller härleds från biologiska eller beteendemässiga anslutningar-pose nya frågor om integritet garantier, på grund av slutsatser som kan göras om en individ från en annans data. Detta motiverar kvantifieringen av integritet i nätverksbaserade sammanhang i termer av "inferential privacy" – som mäter förändringen i övertygelsen om en individs data från resultatet av en beräkning-som ursprungligen föreslogs av Dalenius på 1970-talet. Inferential privacy är underförstått av differential privacy när data är oberoende, men kan vara mycket värre när data är korrelerade; faktiskt, enkla exempel, liksom en allmän omöjlighet teorem av Dwork och Naor, utesluter möjligheten att uppnå icke-trivial inferential privacy när motståndaren kan ha godtycklig extra information. I detta dokument frågar vi hur olika integritetsgarantier översätter till garantier för inferentiell integritet i nätverksanslutna sammanhang: specifikt, under vilka begränsningar av motpartens information om korrelationer, modellerad som en tidigare distribution över datauppsättningar, kan vi härleda en inferentiell garanti från en differential? Vi bevisar två huvudsakliga resultat. Det första resultatet gäller distributioner som uppfyller ett naturligt positivt förhållande, och ger en övre gräns på den inferentiella integritetsgarantin för alla differentialt privata mekanismer. Denna övre gräns matchas av en enkel mekanism som lägger till Laplace buller till summan av data. Det andra resultatet avser distributioner som har svaga korrelationer, definierade i termer av en lämplig "influensmatris". Resultatet ger en övre gräns för inferential integritet i termer av differential integritet parameter och spektral norm av denna matris.
Genom Proposition 1 kan den personliga integritetsmodellen i REF betraktas som ett specialfall av vår modell.
Inferential Privacy Guarantees for Differentially Private Mechanisms
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}