I detta dokument presenterar vi en metod för att resonera om integritet med hjälp av begreppen utbytbarhet och deFinettis teorem. Vi illustrerar nyttan av denna teknik genom att använda den för att attackera en populär data sanitization system som kallas Anatomy. Vi betonar att Anatomy inte är det enda saneringsprogram som är sårbart för denna attack. I själva verket alla system som använder slumpmässiga världar modell, i. i.d.. Modell, eller tuple-oberoende modell måste omvärderas. Skillnaden mellan den attack som presenteras här och andra som har föreslagits tidigare är att vi inte behöver omfattande bakgrundskunskap. En angripare behöver bara veta de okänsliga attributen hos en individ i data, och kan utföra denna attack bara genom att bygga en maskininlärning modell över den saniterade data. Anledningen till att attacken lyckas är att den utnyttjar en subtil brist i det sätt på vilket tidigare arbete beräknade sannolikheten för avslöjande av ett känsligt attribut. Vi demonstrerar detta teoretiskt, empiriskt och med intuitiva exempel. Vi diskuterar också hur detta generaliserar till många andra integritetssystem.
Nyligen föreslog REF att man skulle använda begreppen utbytbarhet och deFinettis teorem för att resonera om integritetsattacker.
Attacks on privacy and deFinetti's theorem
{'venue': 'SIGMOD Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}