Integritetsskyddsdefinitioner ger sätt att handla bort enskilda personers integritet i en statistisk databas för nyttan av nedströmsanalys av uppgifterna. I den här artikeln presenterar vi Blowfish, en klass av integritetsdefinitioner inspirerade av Pufferfish-ramverket, som ger ett rikt gränssnitt för denna kompromiss. I synnerhet tillåter vi datautgivare att utöka differentiell integritet med hjälp av en policy, som specificerar a) hemligheter, eller information som måste hållas hemlig, och b) begränsningar som kan vara kända om uppgifterna. Medan den hemliga specifikationen gör det möjligt att öka nyttan genom att minska skyddet för vissa enskilda egenskaper, ger begränsningsspecifikationen ytterligare skydd mot en motståndare som känner till korrelationer i data (som härrör från begränsningar). Vi formaliserar policyer och presenterar nya algoritmer som kan hantera allmänna specifikationer av känslig information och vissa räkna begränsningar. Vi visar att det finns rimliga policyer där våra integritetsmekanismer för k-means klustring, histogram och avståndsförfrågningar introducerar betydligt mindre buller än deras olika privata motsvarigheter. Vi kvantifierar integritetsskyddet kompromisser för olika policys analytiskt och empiriskt på verkliga dataset.
Inspirerad av Pufferfish-ramverket föreslogs Blowfish privacy REF för att uppnå kompromissen mellan integritet och nytta med hjälp av policyer som specificerar hemligheter och begränsningar.
Blowfish Privacy: Tuning Privacy-Utility Trade-offs using Policies
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}