Диференцијална приватност

Диференцијална приватност (ДП) је математички ригорозан оквир за објављивање статистичких информација о скуповима података уз истовремено заштиту приватности појединачних субјеката података. Она омогућава носиоцу података да дели збирне обрасце групе док ограничава информације које процуре о одређеним појединцима.^[1]^[2] Ово се ради убризгавањем пажљиво калибрисане буке у статистичка израчунавања тако да је корисност статистике очувана док се доказиво ограничава шта се може закључити о било којој особи у скупу података.

Други начин да се опише диференцијална приватност је ограничење на алгоритме који се користе за објављивање збирних информација о статистичкој бази података што ограничава откривање приватних информација из записа у бази података. На пример, неке владине агенције користе различите приватне алгоритме за објављивање демографских информација или других статистичких агрегата уз обезбеђивање поверљивости одговора на анкету, а компаније за прикупљање информација то чине у погледу понашања корисника док контролишу оно што је видљиво чак и интерним аналитичарима.

Свеукупно гледано, алгоритам је диференцијално приватан ако посматрач који види његов излаз не може да каже да ли су информације одређене особе коришћене у прорачуну. Диференцијална приватност се често разматра у контексту идентификације појединаца чије информације могу бити у бази података. Иако се то не односи директно на нападе на идентификацију и поновну идентификацију, различити приватни алгоритми се одупиру таквим нападима.^[3]

Референце

^ Хилтон, M; Цал (2012). „Дифферентиал Привацy: А Хисторицал Сурвеy”. Семантиц Сцхолар. С2ЦИД 16861132. Приступљено 31. 12. 2023.
^ Дwорк, Цyнтхиа (2008-04-25). „Дифферентиал Привацy: А Сурвеy оф Ресултс”. Ур.: Аграwал, Маниндра; Ду, Дингзху; Дуан, Зхенхуа; Ли, Ангсхенг. Тхеорy анд Апплицатионс оф Моделс оф Цомпутатион. Лецтуре Нотес ин Цомпутер Сциенце (на језику: енглески). 4978. Спрингер Берлин Хеиделберг. стр. 1—19. ИСБН 978-3-540-79227-7. С2ЦИД 2887752. дои:10.1007/978-3-540-79228-4_1.
^ Дwорк, Цyнтхиа; МцСхеррy, Франк; Ниссим, Кобби; Смитх, Адам (2017). „Цалибратинг Ноисе то Сенситивитy ин Привате Дата Аналyсис”. Јоурнал оф Привацy анд Цонфидентиалитy. 7 (3): 17—51. дои:10.29012/јпц.в7и3.405.

Литература

Цалибратинг ноисе то сенситивитy ин привате дата аналyсис, Цyнтхиа Дwорк, Франк МцСхеррy, Кобби Ниссим, анд Адам Смитх. 2006. Ин Процеедингс оф тхе Тхирд цонференце он Тхеорy оф Црyптограпхy (ТЦЦ'06). Спрингер-Верлаг, Берлин, Хеиделберг, 265–284. https://doi.org/10.1007/11681878_14 (Тхис ис тхе оригинал публицатион оф Дифферентиал Привацy, анд нот тхе епонyмоус артицле бy Дwорк тхат wас публисхед тхе саме yеар.)
Дифферентиал Привацy: А Сурвеy оф Ресултс бy Цyнтхиа Дwорк, Мицрософт Ресеарцх, Април 2008 (Пресентс wхат wас дисцоверед дуринг тхе фирст тwо yеарс оф ресеарцх он дифферентиал привацy.)
Дифферентиал Привацy: А Пример фор а Нон-Тецхницал Аудиенце, Алеxандра Wоод, Мицах Алтман, Аарон Бембенек, Марк Бун, Марцо Габоарди, ет ал, Вандербилт Јоурнал оф Ентертаинмент & Тецхнологy ЛаwВандербилт Јоурнал оф Ентертаинмент. 21 (1):.. (А гоод интродуцторy доцумент, бут дефинителy *нот* фор нон-тецхницал аудиенцес!)
Тецхнологy Фацтсхеет: Дифферентиал Привацy бy Раина Гандхи анд Амритха Јаyанти, Белфер Центер фор Сциенце анд Интернатионал Аффаирс, Фалл 2020
Дифферентиал Привацy анд тхе 2020 УС Ценсус, МИТ Цасе Студиес ин Социал анд Етхицал Респонсибилитиес оф Цомпутинг, но. Wинтер 2022 (Јануарy). https://doi.org/10.21428/2c646de5.7ec6ab93.
А Працтицал Бегиннер'с Гуиде То Дифферентиал Привацy бy Цхристине Таск, Пурдуе Университy, Април 2012

[hilton08-1] Хилтон, M; Цал (2012). „Дифферентиал Привацy: А Хисторицал Сурвеy”. Семантиц Сцхолар. С2ЦИД 16861132. Приступљено 31. 12. 2023.

[2] Дwорк, Цyнтхиа (2008-04-25). „Дифферентиал Привацy: А Сурвеy оф Ресултс”. Ур.: Аграwал, Маниндра; Ду, Дингзху; Дуан, Зхенхуа; Ли, Ангсхенг. Тхеорy анд Апплицатионс оф Моделс оф Цомпутатион. Лецтуре Нотес ин Цомпутер Сциенце (на језику: енглески). 4978. Спрингер Берлин Хеиделберг. стр. 1—19. ИСБН 978-3-540-79227-7. С2ЦИД 2887752. дои:10.1007/978-3-540-79228-4_1.

[DMNS06-3] Дwорк, Цyнтхиа; МцСхеррy, Франк; Ниссим, Кобби; Смитх, Адам (2017). „Цалибратинг Ноисе то Сенситивитy ин Привате Дата Аналyсис”. Јоурнал оф Привацy анд Цонфидентиалитy. 7 (3): 17—51. дои:10.29012/јпц.в7и3.405.

[1]

[2]

[3]