Att lämna ut fullständiga dataposter är ett av de mest utmanande problemen när det gäller datasekretess. Å ena sidan är många av de populära teknikerna såsom data avidentifierande problematiska på grund av deras beroende av bakgrundskunskap av motståndare. Å andra sidan är rigorösa metoder som den exponentiella mekanismen för differentiell integritet ofta opraktiska att använda för att släppa högdimensionella data eller inte kan bevara hög nytta av ursprungliga data på grund av deras omfattande data perturbation. Detta dokument presenterar ett kriterium som kallas rimlig förnekelse som ger en formell integritetsgaranti, särskilt för att släppa känsliga dataset: en utdatapost kan endast släppas om en viss mängd indata är oskiljaktiga, upp till en sekretessparameter. Detta begrepp är inte beroende av en motståndares bakgrundskunskap. Dessutom kan det effektivt kontrolleras genom integritetstester. Vi presenterar mekanismer för att generera syntetiska dataset med liknande statistiska egenskaper som indata och samma format. Vi studerar denna teknik både teoretiskt och experimentellt. Ett viktigt teoretiskt resultat visar att med korrekt randomisering genererar den rimliga förnekelsemekanismen olika privata syntetiska data. Vi demonstrerar effektiviteten av denna generativa teknik på en stor datauppsättning; det visas att bevara nyttan av originaldata med avseende på olika statistiska analyser och maskininlärning åtgärder.
Författarna i REF visar att en differentierad privat mekanism kan erhållas genom att något ändra en rimligen förnekande mekanism.
Plausible Deniability for Privacy-Preserving Data Synthesis
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}