Differentiell integritet (DP) har blivit allmänt accepterad som en strikt definition av dataintegritet, med starkare integritetsgarantier än traditionella statistiska metoder. Nyligen genomförda studier har dock visat att för rimliga integritetsbudgetar, differentiell integritet avsevärt påverkar den förväntade nyttan. Många alternativa integritetsskyddsbegrepp som syftar till att avslappna DP har sedan dess föreslagits, i hopp om att skapa en bättre kompromiss mellan integritetsskydd och nytta. Vid CCS'13, Li et al. införde ramen för medlemskapets integritet, där de syftar till att skydda mot att medlemmar avslöjas av motståndare vars förkunskaper fångas upp av en familj av sannolikhetsfördelningar. Inom ramen för denna ram undersöker vi en avslappning av DP, genom att överväga tidigare distributioner som fångar upp mer rimliga mängder bakgrundskunskap. Vi visar att för olika sekretessbudgetar, DP kan användas för att uppnå medlemskap integritet för olika kontradiktoriska inställningar, vilket leder till en intressant kompromiss mellan integritetsgarantier och nytta. Vi omvärderar metoder för att släppa differentialt privat χ 2 - statistik i genom- omfattande föreningsstudier och visar att vi kan uppnå en högre nytta än i tidigare verk, samtidigt som man garanterar medlemskap integritet i en relevant kontradiktorisk miljö.
Genom att slappna av den förmodade motståndaren kunskap om data arbetet REF visar att nyttovinster i Genome-Wide Association Studies är uppnåeliga.
Differential Privacy with Bounded Priors: Reconciling Utility and Privacy in Genome-Wide Association Studies
{'venue': "CCS '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}