联邦分析的局部全隐私
密码学与安全
2025-03-18 v1 数据结构与算法
机器学习
摘要
Pan-privacy 由 Dwork 等人提出，是一种设计私有分析系统的方法，该系统在暴露系统内部状态的入侵面前仍能保持其隐私特性。受联邦遥测应用的启发，我们研究局部全隐私，即在反复对局部状态进行未通知入侵的情况下仍能保持隐私。我们考虑在联邦系统中监控事件计数的问题，其中局部设备上的事件发生情况应对该设备上的入侵者隐藏。我们证明，在合理约束下，在入侵下提供信息论差分隐私的目标与收集遥测信息是不兼容的。随后我们证明，该问题可以通过使用标准密码学原语以可扩展的方式解决。
引用
@article{arxiv.2503.11850,
title = {Local Pan-Privacy for Federated Analytics},
author = {Vitaly Feldman and Audra McMillan and Guy N. Rothblum and Kunal Talwar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.11850},
year = {2025}
}