隐私保护随机对照试验：一种面向工业规模部署的协议
密码学与安全
2021-08-12 v2 分布式、并行与集群计算
摘要
在本文中，我们概述了一种部署隐私保护多方随机对照试验协议的方法，其规模可达5亿行数据及超过十亿个门电路。随机对照试验（RCT）被广泛用于改进医疗、教育、犯罪学和营销等多个领域的商业与政策决策。随机对照试验是一种测量处理效应的科学严谨方法，通过将受试者随机分配至两个或多个组，施以不同处理，然后比较各组结果来实现。在许多场景中，多方持有用于开展和分析RCT的不同部分数据。鉴于各方的隐私要求与期望，通常难以建立集中式数据存储来开展和分析RCT。我们通过一个三阶段方案实现这一目标。第一阶段使用私有秘密共享集合交集（PSI）方案创建连接集合并建立秘密共享而不泄露成员关系，同时剔除被分到多个组的个体。第二阶段在分片数据库上运行多个通用MPC实例以聚合各实验组的统计信息，同时剔除在处理前已采取行动的个体。第三阶段向聚合统计量与不确定性度量加入分布式且经校准的差分隐私（DP）噪声，提供形式化的双侧隐私保证。我们还评估了多个开源通用MPC库在该任务上的性能。此外，我们展示了如何利用此方法构建一款可测量每次实验数亿个体的广告效果测量产品。
引用
@article{arxiv.2101.04766,
title = {Privacy-Preserving Randomized Controlled Trials: A Protocol for Industry Scale Deployment},
author = {Mahnush Movahedi and Benjamin M. Case and Andrew Knox and James Honaker and Li Li and Yiming Paul Li and Sanjay Saravanan and Shubho Sengupta and Erik Taubeneck},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.04766},
year = {2021}
}