A Chronicle of the Application of Differential Privacy to the 2020 Census
A Chronicle of the Application of Differential Privacy to the 2020 Census
复制标题
差异隐私在 2020 年人口普查中的应用编年史
DOI：
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Joseph Salvo
中科院分区：
文献类型：
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作者：
V. Hotz;Joseph Salvo
在这篇文章中，我们记录了美国人口普查局为2020年人口普查公开发布的产品开发的披露避免系统（DAS）。我们提供了人口普查局履行其双重使命的简要历史，即进行和传播宪法规定的关于美国人口的十年一次的信息，并承诺维护这些信息的机密性。我们讨论了2020年人口普查发布的数据产品的新DAS的基础和发展，以及各种用户社区对新DAS下产生的数据的准确性和可用性的证据。我们提供了一些评估的经验，困境和挑战，人口普查局面临的生产可用的数据，同时维护其收集的信息的机密性，并在未来解决这些挑战的一些建议。
In this article, we chronicle the U.S. Census Bureau’s development of the Disclosure Avoidance System (DAS) for the publicly released products of the 2020 Census of Population. We provide a brief history of the Census Bureau’s fulfillment of its dual mission of conducting and disseminating the constitutionally mandated decennial information on the U.S. population and its promise of safeguarding the confidentiality of that information. We discuss the basis for and development of a new DAS for released data products from the 2020 Census and the evidence that emerged from various user communities on the accuracy and usability of data produced under this new DAS. We offer some assessments of this experience, the dilemmas and challenges that the Census Bureau faces for producing usable data while safeguarding the confidentiality of the information it collects, and some recommendations for addressing these challenges in the future.
DOI：
10.1145/3412815.3416892
发表时间：
2020
期刊：
Proceedings of the 2020 ACM-IMS Foundations of Data Science Conference
影响因子：
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作者：
Gong, Ruobin;Meng, Xiao-Li
通讯作者：
Meng, Xiao-Li