Vi presenterar SPARSI, en ny teoretisk ram för att dela upp känsliga data mellan flera icke-kollektiva motståndare. Merparten av arbetet inom datadelning med integritetsmedveten personal har övervägt att offentliggöra sammanfattningar där den samlade informationen om uppgifterna bevaras, men känslig användarinformation är skyddad. Det finns dock applikationer, inklusive online-reklam, molntjänster och crowdsourcing-marknader, där detaljerade och finkorniga användaruppgifter måste offentliggöras. Vi överväger ett nytt paradigm för datadelning och introducerar problemet med datapartitionering med integritetsmedvetenhet, där en känslig datauppsättning måste delas upp mellan otillförlitliga parter (anbudsgivare). Målet är att maximera verktyget som härleds genom partitionering och distribution av datauppsättningen, samtidigt som den totala mängden känslig information minimeras. Uppgifterna bör spridas så att en motståndare, utan att samarbeta med andra motståndare, inte kan dra ytterligare slutsatser om den privata informationen, genom att länka samman flera delar av den information som lämnas till henne. Antagandet om ingen samverkan är både rimligt och nödvändigt inom ovannämnda tillämpningsområden som kräver offentliggörande av information från privata användare. SPARSI gör det möjligt för oss att formellt definiera datapartitionering genom att använda begreppet känsliga egenskaper för att modellera privat information och en hypergrafrepresentation för att beskriva det ömsesidiga beroendet mellan dataposter och privat information. Vi visar att lösa integritet-medveten partitionering är i allmänhet NP-hård, men för specifik information avslöjande funktioner, bra ungefärliga lösningar kan hittas med hjälp av avkopplingstekniker. Slutligen presenterar vi en lokal sökalgoritm som är tillämplig på allmän information. Vi genomför en rigorös prestandautvärdering med verkliga och syntetiska dataset som illustrerar effektiviteten hos SPARSI vid partitionering av känsliga data samtidigt som avslöjandet minimeras.
I REF ) presenterar författarna SPARSI, en teoretisk ram för att dela upp känsliga data mellan flera icke-kollektiva motståndare.
A SPARSI: Partitioning Sensitive Data amongst Multiple Adversaries
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}