Algorytmiczne podstawy prywatności różnicowej

Opinie czytelników

Obecnie brak opinii czytelników. Ocena opiera się na 2 głosach.

Oryginalny tytuł:

The Algorithmic Foundations of Differential Privacy

Zawartość książki:

Problem analizy danych z zachowaniem prywatności ma długą historię, obejmującą wiele dyscyplin. W miarę jak dane elektroniczne dotyczące osób fizycznych stają się coraz bardziej szczegółowe, a technologia umożliwia coraz bardziej wydajne gromadzenie i zarządzanie tymi danymi, wzrasta zapotrzebowanie na solidną, znaczącą i matematycznie rygorystyczną definicję prywatności, wraz z bogatą obliczeniowo klasą algorytmów, które spełniają tę definicję.

Taką definicją jest Różnicowa Prywatność. Algorithmic Foundations of Differential Privacy rozpoczyna się od umotywowania i omówienia znaczenia prywatności różnicowej, a następnie przechodzi do zbadania podstawowych technik osiągania prywatności różnicowej oraz zastosowania tych technik w kreatywnych kombinacjach, wykorzystując problem uwalniania zapytań jako bieżący przykład. Kluczową kwestią jest to, że poprzez ponowne przemyślenie celu obliczeniowego, często można uzyskać znacznie lepsze wyniki niż te, które zostałyby osiągnięte poprzez metodyczne zastąpienie każdego kroku obliczeń nieprywatnych implementacją różnicowo prywatną.

Pomimo pewnych potężnych wyników obliczeniowych, nadal istnieją fundamentalne ograniczenia. Praktycznie wszystkie algorytmy omówione w niniejszym dokumencie zachowują prywatność różnicową wobec przeciwników o dowolnej mocy obliczeniowej - niektóre algorytmy są intensywne obliczeniowo, inne są wydajne.

Omówiono złożoność obliczeniową zarówno przeciwnika, jak i algorytmu. Następnie monografia przechodzi od podstaw do zastosowań innych niż uwalnianie zapytań, omawiając różnie prywatne metody projektowania mechanizmów i uczenia maszynowego. Zdecydowana większość literatury na temat algorytmów różnicowo prywatnych rozważa pojedynczą, statyczną bazę danych, która podlega wielu analizom.

Omówiono także prywatność różnicową w innych modelach, w tym w rozproszonych bazach danych i obliczeniach na strumieniach danych. Książka Algorithmic Foundations of Differential Privacy stanowi gruntowne wprowadzenie do problemów i technik prywatności różnicowej i jest nieocenionym źródłem informacji dla każdego, kto interesuje się tym tematem.