Differentiell integritet erbjuder ett sätt att svara på frågor om känslig information samtidigt ge starka, påvisbara integritetsgarantier, se till att närvaron eller frånvaron av en enskild individ i databasen har en försumbar statistisk effekt på frågans resultat. Bevisa att en given fråga har denna egenskap innebär att fastställa en gräns på frågans känslighet-hur mycket dess resultat kan ändras när en enda post läggs till eller tas bort. En mängd olika verktyg har utvecklats för att intyga att en given fråga är differentialt privat. I ett tillvägagångssätt föreslog Reed och Pierce [34] ett funktionellt programmeringsspråk, Fuzz, för att skriva olika privata frågor. Fuzz använder linjära typer för att spåra känslighet och en sannolikhet monad för att uttrycka randomiserade beräkningar; det garanterar att alla program med en viss typ är differentialt privat. Fuzz kan framgångsrikt verifiera många användbara frågor. Det misslyckas dock när känslighetsanalysen beror på värden som inte är kända statiskt. Vi presenterar DFuzz, en förlängning av Fuzz med en kombination av linjära indexerade typer och lätt beroende typer. Denna kombination tillåter en rikare känslighetsanalys som kan certifiera en större klass av frågor som differentialt privat, inklusive dem vars känslighet beror på runtime information. Som i Fuzz, differentialen integritet garanti följer direkt från ljudhet teorem av typ systemet. Vi demonstrerar den förbättrade expressiviteten hos DFuzz genom att certifiera differentialintegritet för en bred klass av iterativa algoritmer som inte kunde skrivas tidigare.
DFuzz REF förlänger Fuzz med linjära indexerade typer och beroende typer, vilket tillåter programmerare att abstrakta typer över känslighetsanteckningar.
Linear dependent types for differential privacy
{'venue': 'POPL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}