Pufferfish 隐私：一项信息论研究
信息论
2024-07-18 v2 math.IT
摘要
Pufferfish 隐私（PP）是差分隐私（DP）的一种推广，它在指定敏感信息方面提供灵活性，并将领域知识整合进隐私定义中。受 Cuff 与 Yu 基于互信息对 DP 的清晰表述启发，本文从信息论视角探究 PP。我们给出 PP 的信息论表述，称为互信息 PP（MI PP），以机制与秘密之间在给定公开信息条件下的条件互信息来刻画。我们证明 MI PP 由常规 PP 所蕴含，并刻画了反向蕴含成立的条件，从而将 DP 与其信息论变体间的关系作为特例恢复。我们确立了 MI PP 机制的凸性、可组合性与后处理性质，并推导了高斯与拉普拉斯机制下的噪声水平。所得机制在放宽假设下适用，并在某些情形下提供更优的噪声水平。最后，探讨了在隐私框架审计、统计推断任务与算法稳定性方面的应用。
引用
@article{arxiv.2210.12612,
title = {Pufferfish Privacy: An Information-Theoretic Study},
author = {Theshani Nuradha and Ziv Goldfeld},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.12612},
year = {2024}
}