Sekretessbevarande mikrodatapublicering saknar för närvarande en solid teoretisk grund. De flesta befintliga tekniker utvecklas för att tillfredsställa syntaktiska integritetsbegrepp som k-anonymity, som misslyckas med att ge starka integritetsgarantier. Det nyligen föreslagna begreppet "differentiell integritet" har allmänt accepterats som en god grund för att besvara statistiska frågor. Ingen allmän praktisk mikrodata publiceringsteknik är dock känd för att tillgodose skillnader i integritet. I detta dokument börjar vi överbrygga denna lucka. Vi analyserar först k-anonymiseringsmetoder och visar hur de misslyckas med att ge tillräckligt skydd mot återidentifiering, som den var utformad för att skydda. Vi bevisar sedan att k-anonymiseringsmetoder, när de görs "säkert", och när de föregås av en slumpmässig provtagning steg, kan tillfredsställa-differentiell integritet med rimliga parametrar. Detta resultat är, enligt vår kunskap, den första att länka k-anonymitet med differential integritet och illustrerar att "gömma i en skara av k" verkligen ger integritetsgarantier. Detta leder naturligtvis till framtida forskning inom design av "säkra" och praktiska k-anonymiseringsmetoder. Vi observerar att vårt resultat ger en alternativ metod till utdata perturbation för att tillfredsställa differential integritet: nämligen att lägga till en slumpmässig provtagning steg i början och beskärning resultat som är alltför känsliga för att ändra en enda tuple. Detta tillvägagångssätt kan vara tillämpligt på andra inställningar än mikrodatapublicering. Vi visar också att lägga till en slumpmässig-provtagning steg kan kraftigt förstärka nivån på integritetsgaranti som tillhandahålls av en differentiellt privat algoritm. Resultatet gör det mycket lättare att ge starka integritetsgarantier när man vill publicera en del av rådata. Slutligen visar vi att de nuvarande definitionerna av olika former av personlig integritet kräver att δ är mycket små för att ge tillräckligt skydd för den personliga integriteten vid publicering av mikrodata, vilket gör begreppet opraktiskt i vissa scenarier. För att ta itu med detta problem introducerar vi ett begrepp som kallas f-smooth (.., δ)-differentiell integritet.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF visar att "säker" K-anonymisering följt av slumpmässig provtagning kan uppnå differentialintegritet.
Provably Private Data Anonymization: Or, k-Anonymity Meets Differential Privacy
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}