論文の概要: Symbolic Quantitative Information Flow for Probabilistic Programs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00907v2
• Date: Tue, 03 Dec 2024 08:27:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:40:26.432017
• Title: Symbolic Quantitative Information Flow for Probabilistic Programs
• Title（参考訳）: 確率的プログラムのための記号的定量的情報フロー
• Authors: Philipp Schröer, Francesca Randone, Raúl Pardo, Andrzej Wąsowski,
• Abstract要約: 最新のデータ集約システムが機密情報を漏らさないよう、最重要事項である。 本稿では,Joost-Pieter Katoenの協力を得て,情報理論による情報漏洩の計算方法について議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: It is of utmost importance to ensure that modern data intensive systems do not leak sensitive information. In this paper, the authors, who met thanks to Joost-Pieter Katoen, discuss symbolic methods to compute information-theoretic measures of leakage: entropy, conditional entropy, Kullback-Leibler divergence, and mutual information. We build on two semantic frameworks for symbolic execution of probabilistic programs. For discrete programs, we use weakest pre-expectation calculus to compute exact symbolic expressions for the leakage measures. Using Second Order Gaussian Approximation (SOGA), we handle programs that combine discrete and continuous distributions. However, in the SOGA setting, we approximate the exact semantics using Gaussian mixtures and compute bounds for the measures. We demonstrate the use of our methods in two widely used mechanisms to ensure differential privacy: randomized response and the Gaussian mechanism.
• Abstract（参考訳）: 最新のデータ集約システムが機密情報を漏らさないよう、最重要事項である。 本稿では,Joost-Pieter Katoenの協力を得て,エントロピー,条件エントロピー,Kulback-Leiblerの発散,相互情報といった情報理論的リーク対策を計算するための記号的手法について論じる。 確率的プログラムの実行を象徴する2つのセマンティック・フレームワークを構築した。 離散プログラムでは、最も弱い事前探索計算を用いて、リーク対策の正確な記号表現を計算する。 第二次ガウス近似(SOGA)を用いて、離散分布と連続分布を組み合わせたプログラムを扱う。 しかし、SOGA設定では、ガウス混合と測度に対する計算境界を用いた正確な意味論を近似する。 本稿では, ランダム化応答とガウス機構という2つの手法を用いて, 差分プライバシーを確保する手法を実証する。

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