Vereinheitlichung von Datenschutzmaßnahmen durch maximale (α,β)-Leckage (MαbeL)

Kernekoncepter

Die Autoren führen eine Familie von Informationsleckage-Maßen ein, die als maximale (α,β)-Leckage (MαbeL) bezeichnet werden und durch reelle Zahlen α und β größer oder gleich 1 parametrisiert sind. Dieses Maß bietet eine einheitliche Darstellung verschiedener bekannter Leckage-Maße wie maximale α-Leckage, maximale Leckage, lokale Differentialdatenschutz und lokale Rényi-Differentialdatenschutz.

Resumé

Die Autoren führen eine neue Familie von Informationsleckage-Maßen ein, die als maximale (α,β)-Leckage (MαbeL) bezeichnet werden. Dieses Maß ist durch zwei reelle Parameter α und β größer oder gleich 1 parametrisiert.
Die Hauptbeiträge sind:

Einführung von MαbeL im Rahmen eines ratenden Angreifers und Herleitung eines vereinfachten, berechenbaren Ausdrucks dafür (Theorem 1).
Nachweis, dass MαbeL grundlegende Eigenschaften eines Leckage-Maßes erfüllt, wie Nichtnegativität, Monotonie in β für festes α, Datenverwertungsungleichungen und Additivität über unabhängige Veröffentlichungen (Theorem 2).
Zeigen, dass diese Maßfamilie eine Reihe bestehender Leckage-Maße umfasst, insbesondere maximale α-Leckage, maximale Leckage, lokalen Differentialdatenschutz und lokalen Rényi-Differentialdatenschutz (Proposition 1).
Einführung von bedingter MαbeL, die Seitenwissen eines Angreifers berücksichtigt, und Herleitung eines vereinfachten, berechenbaren Ausdrucks dafür (Theorem 3).
Verallgemeinerung von bedingter MαbeL zu einer Vektorform, die es ermöglicht, die Leckage im Zusammenhang mit einer Änderung nur eines Eintrags eines Datensatzes zu quantifizieren, und Nachweis, dass dies Differentialdatenschutz und Rényi-Differentialdatenschutz natürlich wiedergibt (Proposition 3).
Einführung einer Neuparametrisierung von MαbeL, genannt maximale (α,τ)-Leckage, die Kontinuität an allen Punkten aufweist und neue informationstheoretische Größen wie τ-Shannon-Leckage als Spezialfall enthält (Lemma 1, Proposition 4).

Statistik

Für (α,β) ∈(1,∞) × [1,∞) vereinfacht sich MαbeL zu:
Lα,β(X→Y) = max_{x'} sup_{P~X} (α/(α-1)β) log[ Σ_y PY|X(y|x')^(1-β) (Σ_x P~X(x) PY|X(y|x)^α)^(β/α) ]
Für α≤β vereinfacht sich bedingte MαbeL zu:
Lα,β(X→Y|Z) = max_{z,x',x} (α/(α-1)β) log[ Σ_y PY|X,Z(y|x',z)^(1-β) PY|X,Z(y|x,z)^β ]
Für α=β vereinfacht sich bedingte MαbeL zu:
Lβ,β(X→Y|Z) = max_{z,x',x} (1/(β-1)) log[ Σ_y PY|X,Z(y|x',z)^(1-β) PY|X,Z(y|x,z)^β ]

Citater

"Die Autoren führen eine Familie von Informationsleckage-Maßen ein, die als maximale (α,β)-Leckage (MαbeL) bezeichnet werden und durch reelle Zahlen α und β größer oder gleich 1 parametrisiert sind."
"MαbeL bietet eine einheitliche Darstellung verschiedener bekannter Leckage-Maße wie maximale α-Leckage, maximale Leckage, lokale Differentialdatenschutz und lokale Rényi-Differentialdatenschutz."

Vigtigste indsigter udtrukket fra

Unifying Privacy Measures via Maximal $(α,β)$-Leakage (M$α$beL)

by Atefeh Gilan... kl. arxiv.org 04-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2304.07456.pdf

Dybere Forespørgsler

Wie könnte man MαbeL in praktischen Anwendungen wie Datenschutz-Utility-Trade-offs, Hypothesentests oder Mechanismus-Design einsetzen

In praktischen Anwendungen wie Datenschutz-Utility-Trade-offs könnte MαbeL verwendet werden, um das Ausmaß der Informationslecks zu quantifizieren, die bei der Freigabe von Daten auftreten. Dies könnte dazu beitragen, den optimalen Punkt zwischen Datenschutz und Nützlichkeit zu finden, indem man die Menge an Informationen, die ein Angreifer über sensible Daten erhalten kann, abwägt. Im Bereich der Hypothesentests könnte MαbeL dazu dienen, die Menge an Informationen zu messen, die ein Angreifer über eine Hypothese erraten kann, basierend auf den veröffentlichten Daten. Im Mechanismus-Design könnte MαbeL verwendet werden, um die Privatsphäre von Benutzern in verschiedenen Mechanismen zu bewerten und sicherzustellen, dass Datenschutzgarantien eingehalten werden.

Welche Erweiterungen oder Varianten von MαbeL könnten für spezifische Anwendungsfälle nützlich sein

Eine mögliche Erweiterung von MαbeL könnte die Berücksichtigung von zeitabhängigen Daten sein, um den Informationsfluss im Laufe der Zeit zu analysieren. Dies könnte in Anwendungen wie dem Alter von Informationen oder der Dynamik von Datenschutzverletzungen nützlich sein. Eine Variante von MαbeL, die die Berücksichtigung von kontextuellen Informationen ermöglicht, könnte für Szenarien relevant sein, in denen zusätzliche Informationen über die Daten verfügbar sind. Darüber hinaus könnte eine Erweiterung von MαbeL auf kontinuierliche Alphabete die Anwendung auf Anwendungen mit kontinuierlichen Daten ermöglichen.

Welche Herausforderungen und offenen Probleme bestehen noch bei der Vereinheitlichung und Operationalisierung von Datenschutzmaßen

Einige Herausforderungen und offene Probleme bei der Vereinheitlichung und Operationalisierung von Datenschutzmaßen bestehen darin, die Komplexität und Vielfalt der verschiedenen Datenschutzmaße zu berücksichtigen und eine konsistente Methode zur Bewertung und Vergleichbarkeit zu entwickeln. Die Entwicklung von effektiven Metriken, die sowohl die Datenschutzgarantien als auch die Nützlichkeit der Daten berücksichtigen, ist eine weitere Herausforderung. Die Integration von MαbeL in bestehende Datenschutzrahmenwerke und die Validierung seiner Anwendbarkeit in verschiedenen Szenarien sind ebenfalls wichtige Aspekte, die weiter erforscht werden müssen.