Guide to Differential Privacy Modifications

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Beschreibung

Shortly after it was ¿rst introduced in 2006, di¿erential privacy became the ¿agship data privacy de¿nition. Since then, numerous variants and extensions were proposed to adapt it to di¿erent scenarios and attacker models. In this work, we propose a systematic taxonomy of these variants and extensions. We list all data privacy de¿nitions based on di¿erential privacy, and partition them into seven categories, depending on which aspect of the original de¿nition is modi¿ed.

These categories act like dimensions: Variants from the same category cannot be combined, but variants from di¿erent categories can be combined to form new de¿nitions. We also establish a partial ordering of relative strength between these notions by summarizing existing results. Furthermore, we list which of these de¿nitions satisfy some desirable properties, like composition, post-processing, and convexity by either providing a novel proof or collectingexisting ones.

Zusammenfassung

Offers a systematic approach to differential privacy

Addresses quantification and variation of privacy loss

Lists and categorises privacy definitions

Inhaltsverzeichnis

1. Introduction.- 2. Di¿erential Privacy.- 3. Quanti¿cation of privacy loss.- 4. Neighborhood de¿nition (N).- 5. Variation of privacy loss (V).- 6. Background knowledge (B).- 7. Change in formalism (F).- 8. Relativization of the knowledge gain (R).- 9. Computational power (C).- 10. Summarizing table.- 11. Scope and related work.- 12. Conclusion.

Details

Erscheinungsjahr:	2022
Genre:	Informatik
Rubrik:	Naturwissenschaften & Technik
Medium:	Taschenbuch
Seiten:	100
Reihe:	SpringerBriefs in Computer Science
Inhalt:	viii 89 S. 2 s/w Illustr. 89 p. 2 illus.
ISBN-13:	9783030963972
ISBN-10:	3030963977
Sprache:	Englisch
Ausstattung / Beilage:	Paperback
Einband:	Kartoniert / Broschiert
Autor:	Desfontaines, Damien Pejó, Balázs
Auflage:	1st ed. 2022
Hersteller:	Springer International Publishing Springer International Publishing AG SpringerBriefs in Computer Science
Maße:	235 x 155 x 6 mm
Von/Mit:	Damien Desfontaines (u. a.)
Erscheinungsdatum:	10.04.2022
Gewicht:	0,166 kg