On the Lift, Related Privacy Measures, and Applications to Privacy–Utility Trade-Offs

This paper investigates lift, the likelihood ratio between the posterior and prior belief about sensitive features in a dataset. Maximum and minimum lifts over sensitive features quantify the adversary’s knowledge gain and should be bounded to protect privacy. We demonstrate that max- and min-lifts...

תיאור מלא

מידע ביבליוגרפי

Principais autores:	Mohammad Amin Zarrabian, Ni Ding, Parastoo Sadeghi
פורמט:	Artigo
שפה:	Inglês
יצא לאור:	MDPI AG 2023-04-01
סדרה:	Entropy
נושאים:	local information privacy local differential privacy watchdog privacy mechanism optimal random response
גישה מקוונת:	https://www.mdpi.com/1099-4300/25/4/679
תגים:	הוספת תג אין תגיות, היה/י הראשונ/ה לתייג את הרשומה!