Abstrakt. Differentiell integritet är en uppfattning om integritet som har blivit mycket populär i databasgemenskapen. Ungefär, tanken är att en randomiserad frågemekanism ger tillräckligt integritetsskydd om förhållandet mellan sannolikheterna att två intilliggande datauppsättningar ger samma svar är bunden av e. När det gäller informationsflödet finns det en liknande oro för att kontrollera informationsläckage, dvs. begränsa möjligheten att sluta sig till den hemliga informationen från de observerbara. Under de senaste åren har forskare föreslagit att man ska kvantifiera läckaget i form av minentropiläckage, ett begrepp som är strikt relaterat till Bayes-risken. I detta dokument visar vi hur man modellerar frågesystemet i termer av en informationskanal, och vi jämför begreppet differential integritet med begreppet min-entropi läckage. Vi visar att differential integritet innebär en gräns på min-entropi läckage, men inte vice versa. Dessutom visar vi att vårt band är hårt. Sedan anser vi nyttan av randomiseringsmekanismen, som representerar hur nära de randomiserade svaren är de verkliga, i genomsnitt. Vi visar att begreppet differential integritet innebär en gräns på nytta, också snäv, och vi föreslår en metod som under vissa förhållanden bygger en optimal randomiseringsmekanism, dvs.. En mekanism som ger den bästa nyttan samtidigt som den garanterar olika integritet.
Alvim m.fl. REF visade att differentiell integritet innebär en bunden på mineropy läckage.
Differential Privacy: on the trade-off between Utility and Information Leakage
{'venue': "Proceedings of the 8th International Workshop on Formal Aspects of Security&Trust (FAST'11), Springer, LNCS 7140, pp. 39-54, 2011", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}