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/2311.03171v2
• Date: Tue, 17 Sep 2024 09:49:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 22:50:44.577275
• 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型再構築におけるプライバシ・脅威の検討
• Authors: David Sánchez, Najeeb Jebreel, Krishnamurty Muralidhar, Josep Domingo-Ferrer, Alberto Blanco-Justicia,
• Abstract要約: 提案手法は, 著者が主張する情報開示に有効でないことを示す。 提案するランキングが再確認や情報開示攻撃を導くことができないことを示す実証的な結果が報告される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2156268397508314
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The 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), leading to substantial accuracy loss of released statistics. Yet, it has been argued that, if many different reconstructions are compatible with the released statistics, most of them do not correspond to actual original data, which protects against respondent reidentification. Recently, a new attack has been proposed, which incorporates the confidence that a reconstructed record was in the original data. The alleged risk of disclosure entailed by such confidence-ranked reconstruction has renewed the interest of the USCB to use DP-based solutions. To forestall a potential accuracy loss in future releases, we show that the proposed reconstruction is neither effective as a reconstruction method nor conducive to disclosure as claimed by its authors. Specifically, we report empirical results showing the proposed ranking cannot guide reidentification or attribute disclosure attacks, and hence fails to warrant the utility sacrifice entailed by the use of DP to release census statistical data.
• Abstract（参考訳）: 再建攻撃の脅威により、米国国勢調査局(USCB)は、2020年の国勢調査で、従来の統計開示制限を、差分プライバシー(DP)に基づくものと置き換えることで置き換え、公表された統計の精度を著しく低下させた。 しかし、多くの異なる再構成が公表された統計と互換性がある場合、そのほとんどは実際の原データに対応せず、応答性の再同定から保護されていると論じられている。 近年,復元された記録が元のデータにあるという自信を取り入れた新たな攻撃が提案されている。 こうした信頼度の高い再建によって引き起こされる情報開示のリスクは、UDBがDPベースのソリューションを使用することへの関心を再び高めた。 今後のリリースにおいて,潜在的な精度損失を抑えるため,提案手法は再建方法として有効でなく,著者が主張する情報開示にも有効ではないことを示す。 具体的には,提案するランキングが再識別や属性開示攻撃を導くことができないことを示す実証的な結果を報告する。

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