Integritet är en allt viktigare aspekt av datapublicering. Men att resonera om privatlivet är fullt av fallgropar. En av de viktigaste är den hjälpinformation (även kallad extern kunskap, bakgrundskunskap, eller sidoinformation) som en motståndare glar från andra kanaler såsom webben, offentliga register, eller domän kunskap. I det här dokumentet undersöks hur man kan resonera om privatlivet inför rika, realistiska källor till hjälpinformation. Specifikt undersöker vi effektiviteten av nuvarande anonymiseringssystem för att bevara integritet när flera organisationer självständigt släpper anonymiserade data om överlappande populationer. 1. Vad är det för fel på dig? Vi undersöker komposition attacker, där en motståndare använder oberoende anonymiserade utgåvor för att bryta integritet. Vi förklarar varför nyligen föreslagna modeller av begränsad hjälpinformation misslyckas med att fånga kompositionsattacker. Våra experiment visar att även en enkel händelse av en komposition attack kan bryta integritet i praktiken, för en stor klass av för närvarande föreslagna tekniker. I klassen ingår k-anonymitet och flera nya varianter. 2. Utgångspunkten är följande: På ett mer positivt sätt, vissa randomisering-baserade begrepp om integritet (såsom differential integritet) tydligt motstå komposition attacker och, i själva verket, användningen av godtycklig sida information. Detta motstånd möjliggör "stand-alone" design av anonymiseringssystem, utan behov av att uttryckligen hålla reda på andra utgåvor. Vi ger en exakt formulering av denna egendom, och bevisa att en viktig klass av avkopplingar av differential integritet också uppfyller fastigheten. Detta utökar avsevärt den klass av protokoll som är känd för att möjliggöra modulär design.
Detta tillvägagångssätt kan dock vara sårbart för kompositionsattacker: en motståndare kan använda sidoinformation som kombineras med k-anonymiserade data gör det möjligt att hämta en unik identifierare REF.
Composition attacks and auxiliary information in data privacy
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}