有品位的隐私：遗传评分中隐私风险量化的案例研究
密码学与安全
2022-08-29 v1
摘要
遗传数据分析为医学和科学进步提供了诸多机遇。利用表型信息和多基因风险评分来分析遗传数据已十分普遍。大多数遗传隐私工作聚焦于 SNP 值和特定基因型等基本遗传数据。在本文中，我们引入一种新方法，通过关注多基因评分和表型信息来量化和防范隐私风险。我们的方法基于工具支持的隐私风险分析方法 Privug。我们展示了使用 Privug 评估向个人披露由其 TAS2R38 和 TAS2R16 编码的苦味受体多基因性状评分对其族群隐私所构成的隐私风险。我们对不同的遗传数据披露程序——尝味者表型、尝味多基因评分以及加噪扭曲的多基因评分——提供了广泛的隐私风险分析。最后，我们讨论了多基因评分的隐私/效用权衡。
引用
@article{arxiv.2208.12497,
title = {Privacy with Good Taste: A Case Study in Quantifying Privacy Risks in Genetic Scores},
author = {Raúl Pardo and Willard Rafnsson and Gregor Steinhorn and Denis Lavrov and Thomas Lumley and Christian W. Probst and Ilze Ziedins and Andrzej Wąsowski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.12497},
year = {2022}
}