Abstract-Diferential Privacy (DP) har fått ökad uppmärksamhet som en strikt integritetsram. Många befintliga studier använder traditionella DP-mekanismer (t.ex. Laplace-mekanismen) som primitiva, som förutsätter att uppgifterna är oberoende, eller att motståndare inte har kunskap om data korrelationer. Men kontinuerligt genererade data i den verkliga världen tenderar att tidsmässigt korreleras, och sådana korrelationer kan förvärvas av motståndare. I detta dokument undersöker vi den potentiella integritetsförlusten av en traditionell DP-mekanism under tidsmässiga korrelationer i samband med kontinuerlig datautgivning. Först modellerar vi tidsmässiga korrelationer med hjälp av Markov-modellen och analyserar integritetsläckage av en DP-mekanism när motståndare har kunskap om sådana tidsmässiga korrelationer. Vår analys visar att integritetsförlusten av en DP-mekanism kan ackumuleras och öka med tiden. Vi kallar det temporal sekretessläckage. För det andra, för att mäta sådan integritet förlust, vi utforma en effektiv algoritm för att beräkna det i polynom tid. Även om temporal integritet läckage kan öka med tiden, visar vi också att dess supremum kan existera i vissa fall. För det tredje, för att begränsa integritetsförlusten, föreslår vi mekanismer som omvandlar alla befintliga DP-mekanismer till en mot temporal integritetsläckage. Experiment med syntetisk data bekräftar att vårt tillvägagångssätt är effektivt och effektivt.
De undersökte också data korrelationer i strömmande data som orsakar tillfällig integritetsförlust, och föreslog mekanismer för att binda sådan integritetsförlust REF [7].
Quantifying Differential Privacy under Temporal Correlations
{'venue': 'ICDE 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}