A Study on Differential Privacy for Data Base with Correlation

相关数据库差分隐私研究

• 批准号: 24650064
• 负责人: NAKAGAWA Hiroshi
• 金额: $ 2.5万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
• 财政年份: 2012
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2012-04-01 至 2014-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-24650064/
• 关键词: プライバシー保護; データマイニング; 差分プライバシー; ビッグデータ; 個人情報保護; データベース; 匿名化; 相関; 個人情報; 機械学習; 雑音

The differential privacy is the technology of adding noise to an answer for the given query. The differential privacy for data base with correlated data records, however, has not get much attention. In this research, we find the counter intuitive phenomena that an adversary with small amount of background knowledge about correlations can get more privacy information than the adversary with big amount of these knowledge. Then, we build the Bayesian privacy model which explains this kind of phenomena and improve this situation. We also show the approximation algorithm that gives us the proper parameter value of Laplace distribution employed in differential privacy which make the provability of information leakage less than previously determined threshold.In addition, we investigated the problems which are caused by added noise in differential privacy.

差分隐私是在给定查询的答案中添加噪声的技术。然而，具有相关数据记录的数据库的差异隐私性还没有得到太多的关注。在这项研究中，我们发现了一个反直觉的现象，对手与少量的背景知识的相关性可以得到更多的隐私信息比对手与大量的这些知识。然后，我们建立了贝叶斯隐私模型来解释这种现象，并改善这种情况。给出了差分隐私中拉普拉斯分布参数的近似算法，使差分隐私中信息泄漏的可证明性小于预先确定的阈值，并研究了差分隐私中噪声的加入所引起的问题。

项目成果

公表論文リスト

已发表论文列表

プライバシー保護データマイニング

保护隐私的数据挖掘

Secure Clustering in Private Networks.

专用网络中的安全集群。

• 发表时间: 2011
• 作者: A.Miyaji;Y.Desmedt;Arif Bramantoro and Toru Ishida;鈴木翔伍,杉山孝之,宮井貴史,木村朝子,柴田史久,田村秀行;Bing Yang,Issei Sato,Hiroshi Nakagawa
• 通讯作者: Bing Yang,Issei Sato,Hiroshi Nakagawa

ロックアップ期間による制約を考慮した確率的バンディット問題

考虑锁定期约束的随机老虎机问题

• 发表时间: 2013
• 期刊: 報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM)
• 作者: 小宮山純平;佐藤一誠;中川裕志
• 通讯作者: 中川裕志

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