Abstract-Diffential privacy är allmänt accepterat som ett kraftfullt ramverk för att ge starka, formella integritetsgarantier för aggregerad dataanalys. En begränsning av modellen är att samma nivå av integritetsskydd ges för alla individer. Det är dock vanligt att de registrerade har helt olika förväntningar på den godtagbara sekretessnivån för sina uppgifter. Differentiell integritet kan därför leda till ett otillräckligt integritetsskydd för vissa användare, samtidigt som andra överbeskyddas. Vi hävdar att genom att acceptera att inte alla användare kräver samma nivå av integritet, kan en högre nivå av nytta ofta uppnås genom att inte ge överdriven integritet till dem som inte vill ha det. Vi föreslår en ny integritetsdefinition som kallas personlig differentiell integritet (PDP), en generalisering av differentiell integritet där användarna specificerar ett krav på personlig integritet för sina uppgifter. Vi inför sedan flera nya mekanismer för att uppnå PDP. Vår primära mekanism är en generell mekanism som automatiskt omvandlar alla befintliga differentialt privata algoritmer till en som uppfyller PDP. Vi presenterar också en mer direkt strategi för att uppnå PDP, inspirerad av den välkända exponentiella mekanismen. Vi demonstrerar vårt ramverk genom omfattande experiment på verkliga och syntetiska data.
Jörgensen m.fl. REF introducerar en ny integritetsdefinition som kallas personlig differentiell integritet, en generalisering av differentiell integritet där användarna specificerar en personlig integritetsnivå för sina uppgifter.
Conservative or liberal? Personalized differential privacy
{'venue': '2015 IEEE 31st International Conference on Data Engineering', 'journal': '2015 IEEE 31st International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}