Differentiell integritet är ett begrepp om konfidentialitet som gör det möjligt att göra användbara beräkningar av förnuftiga uppgifter och samtidigt skydda enskilda personers integritet. Bevisa differentiell integritet är en svår och felbenägen uppgift som kräver principiella tillvägagångssätt och verktygsstöd. Tillvägagångssätt baserade på linjära typer och statisk analys har nyligen uppstått; dock, ett ökande antal program uppnå integritet med hjälp av tekniker som faller utanför deras räckvidd. Exempel inkluderar program som syftar till svagare, ungefärlig differential integritet garantier och program som uppnår differential integritet utan att använda några standardmekanismer. Att ge stöd till resonemang om sådana programs integritet har varit ett öppet problem. Vi rapporterar om CertiPriv, en maskinkontrollerad ram för resonemang om differential integritet byggd på toppen av Coq bevis assistent. Den centrala komponenten i CertiPriv är en kvantitativ utvidgning av probabilistic relational Hoare logik som gör det möjligt att härleda olika integritetsgarantier för program från första principer. Vi demonstrerar tillämpligheten av CertiPriv på ett antal exempel vars formella analys är utom räckhåll för tidigare tekniker. Framför allt tillhandahåller vi de första maskinkontrollerade bevisen på riktigheten hos Laplacian, Gaussian, och exponentiella mekanismer och integriteten hos randomiserade och strömmande algoritmer från litteraturen.
I ett uppföljningsarbete, Barthe et al. REF utvecklar en ungefärlig variant av probabilistic Relational Hoare Logic, och verifiera differential integritet av flera algoritmer.
Probabilistic Relational Reasoning for Differential Privacy
{'venue': 'TOPL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}