用于隐私分析的带标签分布式转移系统

我们提出一个逻辑框架，形式化地建模存储在给定数据库D上的私有信息P如何被一个通过反复查询该数据库而逐步获取的智能体/对手所捕获。该框架称为DLTTS（分布式带标签标记转移系统，Distributed Labeled Tagged Transition System），借用了多个领域的思想：Segala的概率自动机、概率并发系统以及概率标记转移系统。在DLTTS的每个节点上附有一个标记，表示对手沿任意给定运行所经过的先前节点处，从DBMS应答机制对其查询的响应中所获得的“当前”知识；该知识在同一节点上通过进一步的关系推导（可能结合预先给定的其他数据库中的“公开”信息）得以补全。一个“黑盒”机制也是DLTTS的一部分，其作为预言机；其作用是判断对手在当前节点是否已推导出私有信息，若是则终止运行。一个额外特性是，黑盒还给出在当前节点处对手知识与私有信息P之间“接近”或“遥远”程度的信息。为此，在给定数据库所有“类型兼容”元组集合上定义了一种度量，数据本身由库的表头加以类型标注。尽管我们的框架带有转移系统的特征，该度量并非某些其他工作中所提出的“行为式”意义下的度量。它完全以数据库为导向，并允许定义数据库间邻接与不可区分性的新概念，比通常基于汉明度量（及受限邻接概念）的定义更为一般。文中全程给出示例以说明框架的运作方式。关键词：数据库，隐私，转移系统，概率，分布。