論文の概要: Distributed Transition Systems with Tags for Privacy Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02602v1
• Date: Wed, 6 Apr 2022 06:32:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-07 13:05:59.870469
• Title: Distributed Transition Systems with Tags for Privacy Analysis
• Title（参考訳）: プライバシ分析のためのタグ付き分散遷移システム
• Authors: Siva Anantharaman (LMV), Sabine Frittella (SDS), Benjamin Nguyen (SDS)
• Abstract要約: このフレームワークはセガラの確率的オートマタ、確率的コンカレントシステム、確率的ラベル付き遷移システムといったいくつかの領域からアイデアを借りている。 DLTTS上のすべてのノードには、敵の'現在の'知識を表すタグが添付されている。 ブラックボックス」機構は、DLTTSの一部でもあり、オラクルとして意図されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a logical framework that formally models how a given private information P stored on a given database D, can get captured progressively, by an agent/adversary querying the database repeatedly.Named DLTTS (Distributed Labeled Tagged Transition System), the frame-work borrows ideas from several domains: Probabilistic Automata of Segala, Probabilistic Concurrent Systems, and Probabilistic labelled transition systems. To every node on a DLTTS is attached a tag that represents the 'current' knowledge of the adversary, acquired from the responses of the answering mechanism of the DBMS to his/her queries, at the nodes traversed earlier, along any given run; this knowledge is completed at the same node, with further relational deductions, possibly in combination with 'public' information from other databases given in advance. A 'blackbox' mechanism is also part of a DLTTS, and it is meant as an oracle; its role is to tell if the private information has been deduced by the adversary at the current node, and if so terminate the run. An additional special feature is that the blackbox also gives information on how 'close',or how 'far', the knowledge of the adversary is, from the private information P , at the current node. A metric is defined for that purpose, on the set of all 'type compatible' tuples from the given database, the data themselves being typed with the headers of the base. Despite the transition systems flavor of our framework, this metric is not 'behavioral' in the sense presented in some other works. It is exclusively database oriented,and allows to define new notions of adjacency and of -indistinguishabilty between databases, more generally than those usually based on the Hamming metric (and a restricted notion of adjacency). Examples are given all along to illustrate how our framework works. Keywords:Database, Privacy, Transition System, Probability, Distribution.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,与えられたデータベースdに格納された与えられたプライベート情報pを,エージェント/敵が繰り返しデータベースに問い合わせることで,段階的に捉えられるようにモデル化する論理フレームワークを提案する。dltts(distributed labeled tagged transition system)と題されたフレームワークは,複数の領域からアイデアを借りている。 DLTTS上の全てのノードには、DBMSの応答メカニズムの応答から取得した敵の"現在の"知識を表すタグが付加され、任意のランに沿って先にトラバースされたノードで、この知識は同一ノードで完了し、さらにリレーショナルデダクションが、おそらくは事前に与えられた他のデータベースからの"パブリック"情報と組み合わせられる。 ブラックボックス」機構もDLTTSの一部であり、これは神託として意図されており、その役割は、現在のノードの敵によってプライベート情報が推論されたかどうか、そしてそれが実行を終了するかどうかを判断することである。 もうひとつの特長は、ブラックボックスが、現在のノードのプライベート情報pから、どのように「閉じた」のか、それとも敵の知識がいかに「遠い」のかの情報を与えることだ。 その目的のためにメトリクスが定義され、与えられたデータベースから全ての'タイプ互換'タプルの集合上で、データ自体がベースヘッダで型付けされる。 私たちのフレームワークの移行システムのフレーバーにもかかわらず、このメトリクスは、他の研究で示された意味では「行動的」ではありません。 データベース指向であり、通常ハミング計量に基づくもの(および制限されたアジャクシーの概念)よりも、データベース間の不連続性や不連続性という新しい概念を定義することができる。 私たちのフレームワークの仕組みを説明するために、例を挙げてみましょう。 キーワード:データベース、プライバシー、遷移システム、確率、分布。

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