披露风险评估要求的深入考察
密码学与安全
2023-10-17 v1 计量经济学
统计方法学
摘要
在2020年十年一次的人口与住房普查中使用形式化隐私来保护答复的机密性，重新引发了关于如何衡量已发布数据产品的披露风险与社会效益的兴趣与辩论。遵循经济学与统计学中长期确立的先例，我们认为任何量化披露风险的提案都应基于预先指定的客观标准。此类标准应用于比较方法学，以识别具有最合意性质的方法。我们使用简单的期望属性说明了这一方法，以评估绝对披露风险框架、差分隐私背后的反事实框架以及先验到后验比较。我们得出结论：满足所有期望属性是不可能的，但反事实比较满足最多，而绝对披露风险满足最少。此外，我们解释称，许多针对差分隐私的批评也会被加诸于任何不等同于对机密数据直接、无限制访问的技术。因此，需要更多研究，但在近期，反事实方法似乎最适合隐私-效用分析。
引用
@article{arxiv.2310.09398,
title = {An In-Depth Examination of Requirements for Disclosure Risk Assessment},
author = {Ron S. Jarmin and John M. Abowd and Robert Ashmead and Ryan Cumings-Menon and Nathan Goldschlag and Michael B. Hawes and Sallie Ann Keller and Daniel Kifer and Philip Leclerc and Jerome P. Reiter and Rolando A. Rodríguez and Ian Schmutte and Victoria A. Velkoff and Pavel Zhuravlev},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.09398},
year = {2023}
}
备注
47 pages, 1 table