論文の概要: Enabling Trade-offs in Privacy and Utility in Genomic Data Beacons and Summary Statistics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01763v1
• Date: Wed, 11 Jan 2023 19:16:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-12 13:13:54.902834
• Title: Enabling Trade-offs in Privacy and Utility in Genomic Data Beacons and Summary Statistics
• Title（参考訳）: ゲノムデータビーコンにおけるプライバシとユーティリティのトレードオフと概要統計
• Authors: Rajagopal Venkatesaramani, Zhiyu Wan, Bradley A. Malin, Yevgeniy Vorobeychik
• Abstract要約: 要約データやBeaconの応答とプライバシを明示的にトレードオフするための最適化ベースのアプローチを導入します。 第一に、攻撃者はメンバーシップ推論のクレームを行うために確率比テストを適用する。 第2に、攻撃者は、個人間のスコアの分離に対するデータリリースの影響を考慮に入れたしきい値を使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.99521354120141
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The collection and sharing of genomic data are becoming increasingly commonplace in research, clinical, and direct-to-consumer settings. The computational protocols typically adopted to protect individual privacy include sharing summary statistics, such as allele frequencies, or limiting query responses to the presence/absence of alleles of interest using web-services called Beacons. However, even such limited releases are susceptible to likelihood-ratio-based membership-inference attacks. Several approaches have been proposed to preserve privacy, which either suppress a subset of genomic variants or modify query responses for specific variants (e.g., adding noise, as in differential privacy). However, many of these approaches result in a significant utility loss, either suppressing many variants or adding a substantial amount of noise. In this paper, we introduce optimization-based approaches to explicitly trade off the utility of summary data or Beacon responses and privacy with respect to membership-inference attacks based on likelihood-ratios, combining variant suppression and modification. We consider two attack models. In the first, an attacker applies a likelihood-ratio test to make membership-inference claims. In the second model, an attacker uses a threshold that accounts for the effect of the data release on the separation in scores between individuals in the dataset and those who are not. We further introduce highly scalable approaches for approximately solving the privacy-utility tradeoff problem when information is either in the form of summary statistics or presence/absence queries. Finally, we show that the proposed approaches outperform the state of the art in both utility and privacy through an extensive evaluation with public datasets.
• Abstract（参考訳）: ゲノムデータの収集と共有は、研究、臨床、消費者への直接的設定においてますます一般的になっている。 個々のプライバシを保護するために一般的に使用される計算プロトコルには、アレル頻度などの要約統計の共有や、ビーコンと呼ばれるwebサービスを使用して興味のあるアレルの存在/欠如に対するクエリ応答の制限が含まれる。 しかし、そのような限定リリースでさえ、確率比に基づくメンバーシップ推論攻撃の影響を受けやすい。 プライバシを保存するためにいくつかのアプローチが提案されており、ゲノム変異のサブセットを抑えるか、特定の変種に対してクエリ応答を変更する(例えば、差分プライバシーのようにノイズを加える)。 しかし、これらのアプローチの多くは、多くの変種を抑えるか、かなりのノイズを加えるか、大きなユーティリティ損失をもたらす。 本稿では,サマリデータやビーコン応答やプライバシの利便性を,不確実性に基づくメンバシップ回避攻撃に対して明確に切り離すための最適化に基づく手法を提案する。 我々は2つの攻撃モデルを考える。 第一に、攻撃者はメンバーシップ推論のクレームを行うために確率比テストを適用する。 第2のモデルでは、攻撃者はデータセット内の個人とそうでない人のスコアの分離に対するデータリリースの影響を考慮に入れたしきい値を使用する。 さらに,情報に要約統計や存在/存在問合せの形式がある場合,プライバシーとユーティリティのトレードオフ問題を解決するために,高度にスケーラブルなアプローチを導入する。 最後に,提案手法は,公共データセットによる広範囲な評価を通じて,実用性とプライバシの両面で技術状況よりも優れていることを示す。

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