Abstract-Många användbara scenarier innebär att tillåta opålitliga användare att köra frågor mot hemliga data, så länge resultaten inte läcker för mycket information. Detta problem har studerats brett för statistiska frågor, men inte för frågor med mer direkta semantik. I detta dokument anser vi att problemet med att granska frågor där resultatet är ett avståndsmått mellan frågeinmatningen och vissa hemliga data. Vi utvecklar en effektiv teknik för att uppskatta en lägre gräns på entropin som återstår efter en rad frågesvar som gäller för en klass av avståndsfunktioner inklusive hammingavstånd. Vi presenterar också en teknik för att säkerställa att inga enskilda bitar av den hemliga sekvensen läcker. I den här artikeln formaliserar vi problemet med informationsläckage, beskriver vår design för en frågerevisor, och rapporterar om experiment som visar genomförbarheten och effektiviteten av vår strategi för känsliga sekvenser upp till tusentals bitar.
I REF anser författarna problemet med att granska frågor där resultatet är ett avståndsmått mellan frågeinmatningen och vissa hemliga data.
Auditing Information Leakage for Distance Metrics
{'venue': "2011 IEEE Third Int'l Conference on Privacy, Security, Risk and Trust and 2011 IEEE Third Int'l Conference on Social Computing", 'journal': "2011 IEEE Third Int'l Conference on Privacy, Security, Risk and Trust and 2011 IEEE Third Int'l Conference on Social Computing", 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}