Coupled Relational Symbolic Execution for Differential Privacy
Coupled Relational Symbolic Execution for Differential Privacy
复制标题
与差异隐私的耦合关系符号执行
DOI：
10.1007/978-3-030-72019-3_8
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发表时间：
2021-03-23
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Gaboardi M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Farina GP;Chong S;Gaboardi M
差异隐私是数据隐私的事实标准，在私营和公共部门都有应用。大多数实现差异隐私的技术都是基于对随机性的明智使用。然而，关于随机化方案的推理是困难的，而且容易出错。出于这个原因，最近提出了几种技术来支持设计器来证明程序是不同的私有程序，或者是在找出违反它的程序时。在这项工作中，我们提出了一种基于符号执行的差异隐私推理技术。符号执行是用于测试、反例生成和证明没有错误的经典技术。在这里，我们使用符号执行来支持这些任务，特别是为了区分隐私。为了实现这一目标，我们设计了一种关系符号执行技术，它支持关于概率耦合的推理，概率耦合是一种形式概念，已被证明对构造差异隐私的证明很有用。我们展示了如何使用我们的技术来验证和发现针对差异隐私的违规行为。
Differential privacy is a de facto standard in data privacy with applications in the private and public sectors. Most of the techniques that achieve differential privacy are based on a judicious use of randomness. However, reasoning about randomized programs is difficult and error prone. For this reason, several techniques have been recently proposed to support designer in proving programs differentially private or in finding violations to it. In this work we propose a technique based on symbolic execution for reasoning about differential privacy. Symbolic execution is a classic technique used for testing, counterexample generation and to prove absence of bugs. Here we use symbolic execution to support these tasks specifically for differential privacy. To achieve this goal, we design a relational symbolic execution technique which supports reasoning about probabilistic coupling, a formal notion that has been shown useful to structure proofs of differential privacy. We show how our technique can be used to both verify and find violations to differential privacy.
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作者：
Gaboardi, Marco;Haeberlen, Andreas;Pierce, Benjamin C.
通讯作者：
Pierce, Benjamin C.
影响因子：
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作者：
Barthe, Gilles;Koepf, Boris;Zanella Beguelin, Santiago
通讯作者：
Zanella Beguelin, Santiago
影响因子：
2.5
作者：
Ding, Zeyu;Wang, Yuxin;Kifer, Daniel
通讯作者：
Kifer, Daniel
影响因子：
3.7
作者：
WARNER, SL
通讯作者：
WARNER, SL
影响因子：
1.8
作者：
Albarghouthi, Aws;Hsu, Justin
通讯作者：
Hsu, Justin