隐私保护数据发布中的最坏情况背景知识
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2007-05-23 v1
摘要
近期的研究表明，在推理数据发布中的隐私问题时，考虑攻击者的背景知识是必要的。然而，在实践中，数据发布者并不知道攻击者拥有什么背景知识。因此，考虑最坏情况非常重要。在本文中，我们开创了对最坏情况背景知识的形式化研究。我们提出了一种可以表达关于数据的任何背景知识的语言。我们提供了一种多项式时间算法，用于在攻击者使用该语言掌握的信息量不超过指定数量的情况下，测量最坏情况下敏感信息的披露量。我们还提供了一种高效清洗数据的方法，使得最坏情况下的信息披露量低于指定阈值。
引用
@article{arxiv.0705.2787,
title = {Worst-Case Background Knowledge for Privacy-Preserving Data Publishing},
author = {David J. Martin and Daniel Kifer and Ashwin Machanavajjhala and Johannes Gehrke and Joseph Y. Halpern},
journal= {arXiv preprint arXiv:0705.2787},
year = {2007}
}
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10 pages