Motiverade av spänningar mellan den personliga integriteten för enskilda medborgare och samhällsprioriteringar som kampen mot terrorism och begränsningen av infektionssjukdomar, inför vi en beräkningsmodell som skiljer mellan parter för vilka integriteten uttryckligen skyddas, och dem för vilka den inte är (den riktade delpopulationen). Målet är att utveckla algoritmer som effektivt kan identifiera och vidta åtgärder mot medlemmar av den riktade delpopulationen på ett sätt som minimalt äventyrar den skyddade integriteten, samtidigt som kostnaderna för att särskilja medlemmar av de två grupperna begränsas genom kostsamma mekanismer som övervakning, bakgrundskontroller eller medicinska tester. Inom denna ram tillhandahåller vi bevisligen integritetsbevarande algoritmer för riktad sökning i sociala nätverk. Dessa algoritmer är naturliga varianter av vanliga graf sökningsmetoder, och säkerställa integritet för den skyddade genom en noggrann insprutning av buller i prioriteringen av potentiella mål. Vi validerar nyttan av våra algoritmer med omfattande beräkningsförsök på två storskaliga sociala nätverksdataset. Datasekretess Sociala nätverk  på antiterrorism T han spänning mellan användbar eller nödvändig insamling och analys av data om medborgare och integritet rättigheter för dessa medborgare är på en historisk topp. Det kanske mest slående och kontroversiella exemplet på senare tid är avslöjandet om att amerikanska underrättelseorgan systematiskt engagerar sig i "bulkinsamling" av civila "metadata" som beskriver telefonik och andra typer av kommunikation och verksamhet, med det påstådda syftet att övervaka och motverka terroristverksamhet (1). Andra övertygande exempel finns i överflöd, bland annat inom medicin (patientintegritet kontra förebyggande epidemier), marknadsföring (konsumentintegritet jämfört med riktad reklam) och många andra områden. Debatter om (och modeller för) dataintegritet har ofta en "allt eller inget" smak: integritetsgarantier ges antingen till varje medlem av en befolkning, eller annars integritet anses vara ett misslyckande. Denna dikotomi är endast lämplig om alla medlemmar av befolkningen har samma rätt till eller krav på privatliv. Få skulle hävda att verkliga terrorister bör ha sådana rättigheter, vilket leder till svåra frågor om balansen mellan att skydda vanliga medborgares rättigheter och att använda alla tillgängliga medel för att förhindra terrorism. [En nyligen genomförd nationell akademistudie (2) kom fram till slutsatsen att det inte finns (ännu) några tekniska alternativ till insamling och analys av civila metadata i bulk, i den meningen att sådana uppgifter är nödvändiga i nuvarande praxis mot terrorism.] En viktig fråga är om och när personlig integritet ska offras för att tjäna sådana samhällsprioriteringar. På samma sätt, inom det medicinska området, epidemier (såsom den senaste internationella utbrott av Ebola; ref. 3) har väckt en allvarlig debatt om det tydliga allmänintresset av att kontrollera smittan i förhållande till de smittades och de som vårdar dem. Modellen och resultaten i detta dokument utgör ett steg mot explicita erkännanden av sådana kompromisser, och algoritmiska metoder för deras förvaltning. De scenarier som skisserats ovan kan i stort sett modelleras av en befolkning uppdelad i två typer. Det finns en skyddad delbefolkning som åtnjuter (antingen enligt lag, policy eller val) vissa integritetsgarantier. I exemplen ovan kan dessa skyddade individer till exempel vara icke-terrorister eller icke-infekterade medborgare (och kanske informatörer och vårdpersonal). De ska ställas i kontrast till den "oskyddade" eller riktade delpopulationen, som inte delar dessa sekretessgarantier. Ett viktigt antagande av den modell vi kommer att införa är att den skyddade eller riktade statusen för enskilda individer inte är känd, men kan upptäckas genom (eventuellt kostsamma) åtgärder, såsom övervakning eller bakgrundsundersökningar (vid terrorism) eller medicinska tester (vid sjukdom). Vårt övergripande mål är att göra det möjligt för parter som underrättelser eller medicinska myndigheter att identifiera och vidta lämpliga åtgärder för den riktade delpopulationen, samtidigt som de tillhandahåller integritetsgarantier för de skyddade individer som inte är de specifika målen för sådana insatser, samtidigt som kostnaderna och omfattningen av de bakgrundsundersökningar som behövs begränsas. Som ett konkret exempel på de frågor som vi behandlar, överväga problemet med att använda sociala nätverksdata (t.ex. telefonsamtal, e-postmeddelanden och textmeddelanden mellan individer) för att söka efter kandidatterrorister. En naturlig och bred strategi skulle vara att använda gemensamma grafen sökmetoder: från kända terrorist "frö" hörn i nätverket, angränsande hörn undersöks, i ett försök att växa den kända undernätverket av mål. Denna allmänna praxis kallas ibland kontaktkedjning (avsnitt 3.1 i ref. 2 ) och 2......................................................................................................... En stor oro är att sådana sökmetoder oundvikligen kommer att stöta på skyddade medborgare, och att även vidta åtgärder mot endast upptäckta riktade individer kan äventyra den skyddades integritet. För att noggrant studera kompromisserna mellan integritet och samhällsintressen som diskuterats ovan, introducerar vårt arbete en formell modell för integritet av nätverksdata som ger bevisbara garantier endast till den skyddade subpopulationen, och ger algoritmer som möjliggör en effektiv undersökning av målgruppen. Dessa algoritmer är avsiktligt "buller" och är integritetsbevarande versioner av de allmänt använda grafsökmetoder som nämns Motiverade av spänningar mellan dataintegritet för enskilda medborgare, och samhällsprioriteringar som kampen mot terrorism, vi introducerar en beräkningsmodell som skiljer mellan parter för vilka integritet uttryckligen skyddas, och de för vilka det inte är (den "riktade" subpopulationen). Inom denna ram tillhandahåller vi bevisligen integritetsbevarande algoritmer för riktad sökning i sociala nätverk. Vi validerar nyttan av våra algoritmer med omfattande beräkningsförsök på två storskaliga sociala nätverksdataset.
Skyddad differential integritet REF föreslår en algoritm för sociala nätverk för att söka efter avvikelser som är fasta och definieras oberoende av databasen.
Private algorithms for the protected in social network search
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Political Science']}