Differentiell integritet lovar att möjliggöra allmän dataanalys samtidigt skydda individuell integritet, men befintliga differentiella integritetsmekanismer stöder inte det stora utbudet av funktioner och databaser som används i verkliga SQL-baserade analyssystem. I detta dokument presenteras den första praktiska strategin för differentiell integritet av SQL-frågor. Med hjälp av 8,1 miljoner verkliga frågor genomför vi en empirisk studie för att fastställa kraven för praktisk differentiell integritet, och diskutera begränsningar av tidigare tillvägagångssätt mot bakgrund av dessa krav. För att uppfylla dessa krav föreslår vi elastisk känslighet, en ny metod för att approximera den lokala känsligheten av frågor med allmänna equijoins. Vi bevisar att elastisk känslighet är en övre gräns för lokal känslighet och kan därför användas för att upprätthålla differential integritet med hjälp av någon lokal känslighetsbaserad mekanism. Vi bygger FLEX, ett praktiskt end-to-end system för att genomdriva differential integritet för SQL-frågor med hjälp av elastisk känslighet. Vi visar att FLEX är kompatibel med alla befintliga databaser, kan genomdriva differential integritet för verkliga SQL-frågor, och har försumbara (0,03 %) prestanda overhead.
Flex REF upprätthåller differentiell integritet för ett bredare spektrum av frågeplaner, med hjälp av begreppet elastisk känslighet.
Towards Practical Differential Privacy for SQL Queries
{'venue': 'VLDB 2018', 'journal': 'arXiv: Cryptography and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}