CAREER: PROTEUS: A Practical and Rigorous Toolkit for Privacy

职业:PROTEUS:实用且严格的隐私工具包

基本信息

  • 批准号:
    1253327
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 66万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Continuing Grant
  • 财政年份:
    2013
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2013-02-01 至 2019-01-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Statistical privacy, or the problem of disclosing aggregate statistics about data collected from individuals while ensuring the privacy of individual level sensitive properties, is an important problem in today's age of big data. The key challenge in statistical privacy is that applications for data collection and analysis operate on varied kinds of data, and have diverse requirements for the information that must be kept secret, and the adversaries that they must tolerate. Thus, application domain experts, who are frequently not experts in privacy, cannot directly use an existing, general-purpose privacy definition. Instead, they must develop a new privacy definition or customize an existing one. Currently there exist no rigorous techniques to customize privacy to applications.This project builds PROTEUS, a general-purpose toolkit for developing rigorous privacy definitions and mechanisms that can be customized to applications. The cornerstone of PROTEUS is a novel privacy framework that allows customized privacy protection by explicitly listing the secrets to be protected, enumerating the (potentially infinite set of) possible adversaries, and ensuring rigorous bounds on the information disclosed to each adversary about every secret. Novel theoretical tools in PROTEUS include methods to reason about privacy for correlated data, privacy against realistic adversaries, and techniques to express and enforce personalized privacy preferences. These tools result in practical privacy mechanisms for publishing social science survey data, social network analysis, and analysis of user-activity streams. Broader impacts of this project include developing new courses in privacy and big-data management, as well as technology transfer to the US Census.
统计隐私,或披露有关从个人收集的数据的汇总统计数据,同时确保个人级别敏感属性的隐私的问题,是当今大数据时代的一个重要问题。统计隐私方面的关键挑战是,数据收集和分析应用程序对各种数据进行操作,对必须保密的信息以及必须容忍的对手有不同的要求。因此,应用领域的专家,通常不是隐私方面的专家,不能直接使用现有的通用隐私定义。相反,他们必须开发一个新的隐私定义或定制现有的定义。目前还没有严格的技术来定制应用程序的隐私。这个项目建立PROTEUS,一个通用的工具包,用于开发严格的隐私定义和机制,可以定制的应用程序。PROTEUS的基石是一个新的隐私框架,允许定制的隐私保护,明确列出的秘密要保护,枚举(潜在的无限集)可能的对手,并确保严格的边界上的信息披露给每个对手的每一个秘密。PROTEUS中的新理论工具包括相关数据的隐私推理方法,针对现实对手的隐私,以及表达和执行个性化隐私偏好的技术。这些工具为发布社会科学调查数据、社交网络分析和用户活动流分析提供了实用的隐私机制。该项目的更广泛影响包括开发隐私和大数据管理方面的新课程,以及向美国人口普查局转让技术。

项目成果

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  • 影响因子:
    0
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    $ 66万
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    2023
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    2022
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  • 批准号:
    22K02949
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    2022
  • 资助金额:
    $ 66万
  • 项目类别:
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    10594401
  • 财政年份:
    2022
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    $ 66万
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  • 批准号:
    10029903
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 66万
  • 项目类别:
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  • 批准号:
    10386534
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 66万
  • 项目类别:
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  • 批准号:
    10003355
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 66万
  • 项目类别:
    Small Business Research Initiative
Proteus Magnet Design
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  • 批准号:
    550557-2020
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 66万
  • 项目类别:
    University Undergraduate Student Research Awards
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