CIF: Small: A Framework for Low Latency Universal Compression with Privacy Guarantees

CIF:小型:具有隐私保证的低延迟通用压缩框架

基本信息

  • 批准号:
    1422358
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 49.82万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2014
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2014-09-01 至 2018-08-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

In contrast to the traditional data communications models in which large blocks of data are compressed, the evolving information generation, access, and storage contexts require compressing relatively smaller blocks of data asynchronously and concurrently from a large number of sources, and often, with additional security and privacy constraints. This research addresses this growing need by developing a rigorous framework for universal lossy and lossless compression algorithms in the finite blocklength regime with strong theoretical guarantees. It also addresses the related need for privacy guarantees in low latency applications via new privacy metrics and mechanisms applicable to datasets of
 all sizes. Finally, the research will develop open-source computational tools for finite blocklength analysis, with applications to numerous communication and compression problems.This research can be applied to the wide variety of systems that continuously collect, store, and process data, including online retailers, search engines, social network sites, and storage systems for electronic medical records. A key impact of the research will be much-needed compression techniques that are more suited to these low-latency applications than traditional methods. In addition, this research will develop privacy mechanisms for these applications, to provide solid privacy assurances in this modern environment in which users are increasingly concerned about their own sensitive data in various electronic forms. The research will also integrate undergraduate and graduate student involvement through curriculum development, theoretical research, and open-source software efforts.
与压缩大块数据的传统数据通信模型相比,不断发展的信息生成、访问和存储上下文需要异步地和并发地压缩来自大量源的相对较小的数据块,并且通常具有附加的安全和隐私约束。这项研究解决了这一日益增长的需求,通过开发一个严格的框架,通用的有损和无损压缩算法在有限块长度制度具有强有力的理论保证。它还通过适用于所有大小数据集的新隐私度量和机制,解决了低延迟应用程序中的隐私保证相关需求。最后,本研究将开发用于有限块长度分析的开源计算工具,并将其应用于众多通信和压缩问题。本研究可应用于持续收集、存储和处理数据的各种系统,包括在线零售商、搜索引擎、社交网站和电子医疗记录存储系统。这项研究的一个关键影响将是急需的压缩技术,这些技术比传统方法更适合这些低延迟应用。此外,这项研究将为这些应用程序开发隐私机制,在这个现代环境中,用户越来越关心自己的各种电子形式的敏感数据,提供坚实的隐私保证。该研究还将通过课程开发,理论研究和开源软件工作整合本科生和研究生的参与。

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Robustness of Maximal α-Leakage to Side Information
最大 α 泄漏到辅助信息的鲁棒性
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