Abstract-Vi föreslår en allmän statistisk slutledning ram för att fånga integritet hot från en användare som släpper data till en passiv men nyfiken motståndare, med tanke på nyttan begränsningar. Vi visar att tillämpningen av denna allmänna ram på den miljö där motståndaren använder sig av självinformationsfunktionen naturligt leder till en icke-asymptotisk informations-teoretisk strategi för att karakterisera den bästa möjliga integriteten med förbehåll för bruksmässiga begränsningar. Baserat på dessa resultat introducerar vi två sekretessmått, nämligen genomsnittligt informationsläckage och maximalt informationsläckage. Vi bevisar att under båda mätvärdena kan det resulterande designproblemet att hitta den optimala kartläggningen från användarens data till en integritetsbevarande utdata användas som ett modifierat hastighetsförvrängningsproblem som i sin tur kan formuleras som ett konvext program. Slutligen jämför vi vårt ramverk med differentiell integritet.
I dokumentet REF infördes två sekretessmått, nämligen genomsnittligt informationsläckage och maximalt informationsläckage, och det visades att en optimal avvägning mellan integritet och noggrannhet kan göras som ändrade problem med hastighetssnedvridning.
Privacy Against Statistical Inference
{'venue': '2012 50th Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing (Allerton)', 'journal': '2012 50th Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing (Allerton)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}