2020 年人口普查防披露系统 TopDown 算法
密码学与安全
2022-04-20 v1 计量经济学
应用统计
摘要
人口普查 TopDown 算法（TDA）是一个使用差分隐私进行隐私损失核算的防披露系统。该算法接收 2020 年人口普查数据的最终编辑版本以及最终制表地理定义。随后，算法利用零集中差分隐私（zero-Concentrated Differential Privacy）对数据上的关键查询（称为测量结果）创建加噪版本。TDA 的另一个关键方面是不变量（invariants），即人口普查局作为政策事项决定排除在隐私损失核算之外的统计量。TDA 将测量结果与不变量进行后处理，生成微观数据明细文件（MDF），其中包含 2020 年人口普查中枚举的每个人和每个住房单元的一条记录。MDF 被传入 2020 年人口普查制表系统以生成 2020 年人口普查重划选区数据（P.L. 94-171）汇总文件。本文描述了为此目的而设计的 TDA 的数学原理与测试。
引用
@article{arxiv.2204.08986,
title = {The 2020 Census Disclosure Avoidance System TopDown Algorithm},
author = {John M. Abowd and Robert Ashmead and Ryan Cumings-Menon and Simson Garfinkel and Micah Heineck and Christine Heiss and Robert Johns and Daniel Kifer and Philip Leclerc and Ashwin Machanavajjhala and Brett Moran and William Sexton and Matthew Spence and Pavel Zhuravlev},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.08986},
year = {2022}
}