我是否获得了所需的隐私？差分隐私库的实用性基准测试
密码学与安全
2021-09-23 v1
摘要
越来越多的开源库承诺将差分隐私付诸实践，即使对非专家也是如此。本文研究了五个提供差分隐私分析的库：Google DP、SmartNoise、diffprivlib、diffpriv 和 Chorus。我们在合成与真实世界数据集上执行的四种分析查询（计数、求和、均值和方差）方面，对这些库进行定性（能力、特性和成熟度）与定量（实用性与可扩展性）比较。我们得出结论：这些库提供相似的实用性（除某些显著场景外）。然而，所提供的特性存在显著差异，并且我们发现没有单个库在所有方面都表现出色。基于我们的结果，我们为从业者提供选择合适库的指南，为库设计者提供改进其软件的指南，并为研究人员提供关于面向非专家的差分隐私工具中开放挑战的指南。
引用
@article{arxiv.2109.10789,
title = {Do I Get the Privacy I Need? Benchmarking Utility in Differential Privacy Libraries},
author = {Gonzalo Munilla Garrido and Joseph Near and Aitsam Muhammad and Warren He and Roman Matzutt and Florian Matthes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.10789},
year = {2021}
}
备注
13 pages, 12 figures, 15 tables, and 1 algorithm