論文の概要: An Examination of the Alleged Privacy Threats of Confidence-Ranked Reconstruction of Census Microdata

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03171v1
• Date: Mon, 6 Nov 2023 15:04:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 13:58:06.771508
• Title: An Examination of the Alleged Privacy Threats of Confidence-Ranked Reconstruction of Census Microdata
• Title（参考訳）: センサス・マイクロデータの信頼誘導再構成におけるプライバシ・脅威の検討
• Authors: David S\'anchez, Najeeb Jebreel, Josep Domingo-Ferrer, Krishnamurty Muralidhar, and Alberto Blanco-Justicia
• Abstract要約: 本論文では,信頼度の高い再建案がプライバシーを脅かさないことを示す。 また, 国勢調査データのコンパイル, 処理, リリースの方法から, オリジナルレコードと完全レコードの再構築は不可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.842800539489865
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The alleged threat of reconstruction attacks has led the U.S. Census Bureau (USCB) to replace in the Decennial Census 2020 the traditional statistical disclosure limitation based on rank swapping with one based on differential privacy (DP). This has resulted in substantial accuracy loss of the released statistics. Worse yet, it has been shown that the reconstruction attacks used as an argument to move to DP are very far from allowing unequivocal reidentification of the respondents, because in general there are a lot of reconstructions compatible with the released statistics. In a very recent paper, a new reconstruction attack has been proposed, whose goal is to indicate the confidence that a reconstructed record was in the original respondent data. The alleged risk of serious disclosure entailed by such confidence-ranked reconstruction has renewed the interest of the USCB to use DP-based solutions. To forestall the potential accuracy loss in future data releases resulting from adoption of these solutions, we show in this paper that the proposed confidence-ranked reconstruction does not threaten privacy. Specifically, we report empirical results showing that the proposed ranking cannot guide reidentification or attribute disclosure attacks, and hence it fails to warrant the USCB's move towards DP. Further, we also demonstrate that, due to the way the Census data are compiled, processed and released, it is not possible to reconstruct original and complete records through any methodology, and the confidence-ranked reconstruction not only is completely ineffective at accurately reconstructing Census records but is trivially outperformed by an adequate interpretation of the released aggregate statistics.
• Abstract（参考訳）: レコンストラクション攻撃の脅威が疑われているため、アメリカ合衆国国勢調査局(uscb)は2020年の国勢調査で、ランク交換に基づく従来の統計開示制限を差分プライバシー(dp)に基づくものに置き換えた。 これにより、公表された統計の精度が大幅に低下した。 さらに悪いことに、DPへの移行論議として使用された再建攻撃は、一般に公表された統計と相容れない復元が多数存在するため、回答者の無意識的な再確認には程遠いことが示されている。 最近の論文では、復元されたレコードが元の応答データにあるという自信を示すことを目的として、新しい再構築攻撃が提案されている。 このような信頼度の高いレコンストラクションによる深刻な開示のリスクは、dpベースのソリューションを使用するuscbの関心を再び高めている。 これらのソリューションの採用による将来のデータリリースにおける潜在的な精度損失を抑えるため、提案された信頼度の高い再構築はプライバシーを脅かさないことを示す。 具体的には,提案するランキングが再確認や属性開示攻撃を誘導できないことを示す実証的な結果を報告し,UDBのDPへの移行を保証できないことを示す。 さらに, センサスデータのコンパイル, 処理, リリースの仕方から, 任意の手法による原記録と完全記録の再構築は不可能であり, 信頼性の高い復元は, 正確に国勢調査記録を復元する上で完全に非効率であるだけでなく, 公表された集計統計の適切な解釈により, 自明に優れることを示した。

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