論文の概要: Libertas: Privacy-Preserving Computation for Decentralised Personal Data Stores
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16365v1
- Date: Thu, 28 Sep 2023 12:07:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-25 14:15:19.834982
- Title: Libertas: Privacy-Preserving Computation for Decentralised Personal Data Stores
- Title（参考訳）: Libertas: 分散パーソナルデータストアのためのプライバシ保護計算
- Authors: Rui Zhao, Naman Goel, Nitin Agrawal, Jun Zhao, Jake Stein, Ruben Verborgh, Reuben Binns, Tim Berners-Lee, Nigel Shadbolt,
- Abstract要約: セキュアなマルチパーティ計算をSolidと統合するためのモジュール設計を提案する。
私たちのアーキテクチャであるLibertasでは、基盤となるSolidの設計にプロトコルレベルの変更は必要ありません。
既存の差分プライバシー技術と組み合わせて、出力プライバシーを確保する方法を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.54818218429241
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Data-driven decision-making and AI applications present exciting new opportunities delivering widespread benefits. The rapid adoption of such applications triggers legitimate concerns about loss of privacy and misuse of personal data. This leads to a growing and pervasive tension between harvesting ubiquitous data on the Web and the need to protect individuals. Decentralised personal data stores (PDS) such as Solid are frameworks designed to give individuals ultimate control over their personal data. But current PDS approaches have limited support for ensuring privacy when computations combine data spread across users. Secure Multi-Party Computation (MPC) is a well-known subfield of cryptography, enabling multiple autonomous parties to collaboratively compute a function while ensuring the secrecy of inputs (input privacy). These two technologies complement each other, but existing practices fall short in addressing the requirements and challenges of introducing MPC in a PDS environment. For the first time, we propose a modular design for integrating MPC with Solid while respecting the requirements of decentralisation in this context. Our architecture, Libertas, requires no protocol level changes in the underlying design of Solid, and can be adapted to other PDS. We further show how this can be combined with existing differential privacy techniques to also ensure output privacy. We use empirical benchmarks to inform and evaluate our implementation and design choices. We show the technical feasibility and scalability pattern of the proposed system in two novel scenarios -- 1) empowering gig workers with aggregate computations on their earnings data; and 2) generating high-quality differentially-private synthetic data without requiring a trusted centre. With this, we demonstrate the linear scalability of Libertas, and gained insights about compute optimisations under such an architecture.
- Abstract（参考訳）: データ駆動意思決定とAIアプリケーションは、幅広い利益をもたらすエキサイティングな新しい機会を提供する。
このようなアプリケーションが急速に採用されると、プライバシーの喪失や個人情報の誤用に関する正当な懸念が引き起こされる。
これにより、Web上のユビキタスデータの収集と、個人を保護する必要性の間に、ますます広まりつつある緊張関係がもたらされる。
Solidのような分散パーソナルデータストア(PDS)は、個人が個人データを究極のコントロールできるように設計されたフレームワークである。
しかし、現在のPDSアプローチでは、計算がユーザ全体に分散したデータを組み合わせた場合、プライバシを確保するためのサポートが制限されている。
Secure Multi-Party Computation (MPC)は、暗号化のよく知られたサブフィールドであり、複数の自律的パーティが、入力の秘密性(入力プライバシ)を確保しながら、関数を協調的に計算することを可能にする。
これら2つの技術は相互に補完するが、既存のプラクティスは、PSD環境にMPCを導入する際の要件と課題に対処するには不十分である。
この文脈における分散化の要件を尊重しつつ,MPCとSolidを統合するモジュール設計を提案する。
私たちのアーキテクチャであるLibertasでは、基盤となるSolidの設計にプロトコルレベルの変更は必要ありません。
さらに、既存の差分プライバシー技術と組み合わせて、出力プライバシーを確保する方法も示しています。
実証的なベンチマークを使用して、実装と設計の選択を通知し、評価します。
提案方式の技術的実現可能性と拡張性パターンを2つの新しいシナリオで示す。
1 ギグワーカーの収益データに集計計算を付与すること。
2) 信頼性センタを必要とせず, 高品質な差分合成データを生成する。
これにより、リベタスの線形スケーラビリティを実証し、そのようなアーキテクチャの下での計算最適化に関する洞察を得た。
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