論文の概要: ATTAXONOMY: Unpacking Differential Privacy Guarantees Against Practical Adversaries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01716v1
- Date: Thu, 2 May 2024 20:23:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-06 14:34:45.214612
- Title: ATTAXONOMY: Unpacking Differential Privacy Guarantees Against Practical Adversaries
- Title（参考訳）: ATTAXONOMY: 差別的プライバシー保護を現実の広告主から解放する
- Authors: Rachel Cummings, Shlomi Hod, Jayshree Sarathy, Marika Swanberg,
- Abstract要約: 我々は攻撃の詳細な分類を提供し、攻撃のさまざまな側面を示し、多くの現実世界の設定が検討されていることを強調している。
イスラエル厚生労働省が最近発表した、差分プライバシーを用いた出生データセットの実際のケーススタディを分析して、分類学を運用しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.550822252074733
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Differential Privacy (DP) is a mathematical framework that is increasingly deployed to mitigate privacy risks associated with machine learning and statistical analyses. Despite the growing adoption of DP, its technical privacy parameters do not lend themselves to an intelligible description of the real-world privacy risks associated with that deployment: the guarantee that most naturally follows from the DP definition is protection against membership inference by an adversary who knows all but one data record and has unlimited auxiliary knowledge. In many settings, this adversary is far too strong to inform how to set real-world privacy parameters. One approach for contextualizing privacy parameters is via defining and measuring the success of technical attacks, but doing so requires a systematic categorization of the relevant attack space. In this work, we offer a detailed taxonomy of attacks, showing the various dimensions of attacks and highlighting that many real-world settings have been understudied. Our taxonomy provides a roadmap for analyzing real-world deployments and developing theoretical bounds for more informative privacy attacks. We operationalize our taxonomy by using it to analyze a real-world case study, the Israeli Ministry of Health's recent release of a birth dataset using DP, showing how the taxonomy enables fine-grained threat modeling and provides insight towards making informed privacy parameter choices. Finally, we leverage the taxonomy towards defining a more realistic attack than previously considered in the literature, namely a distributional reconstruction attack: we generalize Balle et al.'s notion of reconstruction robustness to a less-informed adversary with distributional uncertainty, and extend the worst-case guarantees of DP to this average-case setting.
- Abstract（参考訳）: 微分プライバシ(DP)は、機械学習と統計分析に関連するプライバシーリスクを軽減するために、数学的なフレームワークである。
DPの定義から最も自然に従う保証は、1つのデータ記録を全て知っていて、無制限に補助的な知識を持つ敵によるメンバーシップ推論に対する保護である。
多くの設定では、この敵は現実世界のプライバシーパラメータを設定する方法を知るにはあまりにも強すぎる。
プライバシパラメータをコンテキスト化するための1つのアプローチは、技術的攻撃の成功を定義して測定することであるが、それを行うには、関連する攻撃空間を体系的に分類する必要がある。
本研究は,攻撃の様々な側面を示す詳細な分類法を提供し,実世界の多くの設定が検討されていることを強調した。
われわれの分類学は、現実世界の展開を分析し、より有益なプライバシー攻撃のための理論的境界を開発するためのロードマップを提供する。
イスラエルの厚生労働省が最近、DPを用いた出生データセットを公開し、その分類がどのようにしてきめ細かな脅威モデリングを可能にし、情報的プライバシーパラメータの選択に対する洞察を提供するかを示した。
最後に,本研究は,従来の文献より現実的な攻撃,すなわち分布再構成攻撃の定義に活用する。我々は,分布不確実性のある低インフォームの敵に対して,Balle et alの再構築堅牢性の概念を一般化し,DPの最悪の保証を,この平均ケース設定にまで拡張する。
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