論文の概要: Private DNA Sequencing: Hiding Information in Discrete Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.12124v2
• Date: Mon, 04 Nov 2024 02:05:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 21:25:33.918751
• Title: Private DNA Sequencing: Hiding Information in Discrete Noise
• Title（参考訳）: プライベートDNAシークエンシング:離散ノイズで情報を隠蔽する
• Authors: Kayvon Mazooji, Roy Dong, Ilan Shomorony,
• Abstract要約: そこで本研究では,DNAサンプルを混合した付加雑音で2変数変数$X$を隠蔽する問題について検討する。 この問題の解に対する上界と下界を特徴付けるが、これは経験的に非常に近いことが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.647959476396793
• License:
• Abstract: When an individual's DNA is sequenced, sensitive medical information becomes available to the sequencing laboratory. A recently proposed way to hide an individual's genetic information is to mix in DNA samples of other individuals. We assume that the genetic content of these samples is known to the individual but unknown to the sequencing laboratory. Thus, these DNA samples act as "noise" to the sequencing laboratory, but still allow the individual to recover their own DNA samples afterward. Motivated by this idea, we study the problem of hiding a binary random variable $X$ (a genetic marker) with the additive noise provided by mixing DNA samples, using mutual information as a privacy metric. This is equivalent to the problem of finding a worst-case noise distribution for recovering $X$ from the noisy observation among a set of feasible discrete distributions. We characterize upper and lower bounds to the solution of this problem, which are empirically shown to be very close. The lower bound is obtained through a convex relaxation of the original discrete optimization problem, and yields a closed-form expression. The upper bound is computed via a greedy algorithm for selecting the mixing proportions.
• Abstract（参考訳）: 個人のDNAが配列化されると、センシティブな医療情報がシークエンシングラボで利用できるようになる。 最近提案された、個人の遺伝情報を隠蔽する方法は、他の個人のDNAサンプルを混ぜ合わせることである。 これらのサンプルの遺伝的含量は、個体には知られているが、シークエンシングラボには知られていないと仮定する。 このように、これらのDNAサンプルは、シークエンシングラボに「ノイズ」として作用するが、その後、個人が自身のDNAサンプルを回収することを可能にする。 そこで本研究では,DNAサンプルを混合することによって得られる付加ノイズを2変数のランダム変数である$X$(遺伝的マーカー)に隠蔽する問題を,プライバシー指標として相互情報を用いて検討する。 これは、一組の離散分布のノイズ観測から$X$を回収する最悪の雑音分布を求める問題と等価である。 我々はこの問題の解に対する上と下の境界を特徴づけ、非常に近いことが実証的に示されている。 下界は、元の離散最適化問題の凸緩和によって得られ、閉形式式が得られる。 アッパーバウンドは、混合比率を選択するためのグリーディアルゴリズムを介して計算される。

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