Abstrakt. Många organisationer som USA: s folkräkning släpper offentliga prover av data som de samlar in om privatpersoner. Dessa datauppsättningar anonymiseras först med hjälp av olika tekniker och sedan släpps ett litet prov för att möjliggöra "gör-det-själv"-beräkningar. I detta dokument undersöks integriteten hos det andra steget i denna process: provtagning. Vi konstaterar att sällsynta värden - värden som förekommer med låg frekvens i tabellen - kan vara problematiska ur ett privatlivsperspektiv. Så vitt vi vet är detta det första arbetet som kvantitativt undersöker förhållandet mellan antalet sällsynta värden i en tabell och integriteten i ett utgivet slumpmässigt urval. Om vi kräver - privacy (där den större är, desto värre integritetsgaranti) med sannolikhet minst 1 − δ, säger vi att ett värde är sällsynt om det förekommer i högst Õ( 1 ) rader i tabellen (avaktivera loggfaktorer). Om det inte finns några sällsynta värden, då vi etablera en direkt koppling mellan provstorlek som är säker att släppa och integritet. Specifikt, om vi väljer varje rad i tabellen med sannolikhet som mest då provet är O ( )-privat med hög sannolikhet. Om det finns t sällsynta värden är urvalet Õ( δ/t) privat med sannolikhet minst 1 − δ.
Chauduri och Mishra Ref studerade provtagningens integritetseffekt och visade ett linjärt samband mellan provtagningssannolikheten och felsannolikheten δ.
When Random Sampling Preserves Privacy
{'venue': 'CRYPTO', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}