Abstract-We fokuserar på sekretess-användning trade-off möter av användare som vill lämna ut viss information till en analytiker, som är korrelerad med deras privata data, i hopp om att få någon nytta. Vi förlitar oss på en allmän statistisk slutledningsram för integritet, enligt vilken data omvandlas innan den avslöjas, enligt en probabilistisk integritetskartläggning. Vi visar att när loggförlusten införs i detta ramverk i både integritetsmåttet och distorsionsmåttet, kan integritetsläckaget och bruksbegränsningen reduceras till ömsesidig information mellan privata data och utgivna data, och mellan icke-privata data respektive utgivna data. Vi motiverar integritetsmåttets relevans och allmängiltighet under loggförlusten genom att bevisa att inferenshotet under en begränsad kostnadsfunktion kan överskridas av en explicit funktion av den ömsesidiga informationen mellan privata data och offentliggjorda data. Vi visar sedan att sekretess-utility kompromiss under logg-förlusten kan kastas som non-convex Privacy Trannel optimering, och vi utnyttjar dess anslutning till Information Bottneck, för att ge en girig algoritm som är lokalt optimal. Vi utvärderar dess resultat på den amerikanska folkräkningen dataset. Slutligen karakteriserar vi den optimala sekretesskartläggningen för Gaussian Privacy Trannel.
I sekretesstratt inställning REF, är distorsion begränsning ges i termer av ömsesidig information mellan X och den störda frågeutmatning Y.
From the Information Bottleneck to the Privacy Funnel
{'venue': '2014 IEEE Information Theory Workshop (ITW 2014)', 'journal': '2014 IEEE Information Theory Workshop (ITW 2014)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}