論文の概要: A Simulated Reconstruction and Reidentification Attack on the 2010 U.S. Census

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11283v3
• Date: Mon, 28 Jul 2025 11:10:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 14:15:44.554579
• Title: A Simulated Reconstruction and Reidentification Attack on the 2010 U.S. Census
• Title（参考訳）: 2010年アメリカ合衆国国勢調査における再現と再確認攻撃のシミュレーション
• Authors: John M. Abowd, Tamara Adams, Robert Ashmead, David Darais, Sourya Dey, Simson L. Garfinkel, Nathan Goldschlag, Michael B. Hawes, Daniel Kifer, Philip Leclerc, Ethan Lew, Scott Moore, Rolando A. Rodríguez, Ramy N. Tadros, Lars Vilhuber,
• Abstract要約: 2010年国勢調査の個々の機密マイクロデータ記録を正確に再構築できることを示す。 9700万人の記録(すべての国勢調査ブロックの70%に居住している)は、公的な情報のみを使用して証明可能な確実性で正確に再構築されている。 差分プライバシーフレームワークに基づく2020年国勢調査で使用される手法は、可能な代替手段よりも、より正確なデータ精度で、この種の攻撃に対してより優れた保護を提供することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.851716728384597
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We show that individual, confidential microdata records from the 2010 U.S. Census of Population and Housing can be accurately reconstructed from the published tabular summaries. Ninety-seven million person records (every resident in 70% of all census blocks) are exactly reconstructed with provable certainty using only public information. We further show that a hypothetical attacker using our methods can reidentify with 95% accuracy population unique individuals who are perfectly reconstructed and not in the modal race and ethnicity category in their census block (3.4 million persons)--a result that is only possible because their confidential records were used in the published tabulations. Finally, we show that the methods used for the 2020 Census, based on a differential privacy framework, provide better protection against this type of attack, with better published data accuracy, than feasible alternatives.
• Abstract（参考訳）: 2010年アメリカ合衆国人口・住宅統計局の個人機密マイクロデータ記録は、発行された表表から正確に再構成可能であることを示す。 9700万人の記録(すべての国勢調査ブロックの70%に居住している)は、公的な情報のみを使用して証明可能な確実性で正確に再構築されている。 さらに,本手法を用いた仮説的攻撃者は,全人口の95%が完全に再構成され,人口ブロックの人種・民族区分に含まれていないことを,95%の精度で再同定できることを示した。 最後に、2020年国勢調査で使用される手法は、異なるプライバシーフレームワークに基づいて、この種の攻撃に対してより優れた保護を提供し、データ精度が、実現可能な代替手段よりも優れていることを示す。

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