Los fundamentos algorítmicos de la privacidad diferencial

Título original:

The Algorithmic Foundations of Differential Privacy

Contenido del libro:

El problema del análisis de datos para preservar la privacidad tiene una larga historia que abarca múltiples disciplinas. A medida que los datos electrónicos sobre las personas se vuelven cada vez más detallados y que la tecnología permite recopilarlos y conservarlos con mayor eficacia, aumenta la necesidad de una definición de privacidad sólida, significativa y matemáticamente rigurosa, junto con una clase de algoritmos computacionalmente ricos que satisfagan esta definición.

La privacidad diferencial es una definición de este tipo. The Algorithmic Foundations of Differential Privacy comienza motivando y discutiendo el significado de la privacidad diferencial, y procede a explorar las técnicas fundamentales para lograr la privacidad diferencial, y la aplicación de estas técnicas en combinaciones creativas, utilizando el problema de liberación de consultas como un ejemplo continuo. Un punto clave es que, replanteando el objetivo computacional, a menudo se pueden obtener resultados mucho mejores que los que se conseguirían sustituyendo metódicamente cada paso de un cálculo no privado por una implementación diferencialmente privada.

A pesar de algunos resultados computacionales potentes, sigue habiendo limitaciones fundamentales. Prácticamente todos los algoritmos aquí analizados mantienen la privacidad diferencial frente a adversarios de potencia computacional arbitraria: algunos algoritmos son intensivos en cálculo, otros son eficientes.

Se analiza la complejidad computacional tanto del adversario como del algoritmo. A continuación, la monografía pasa de los fundamentos a otras aplicaciones distintas de la liberación de consultas, analizando métodos diferencialmente privados para el diseño de mecanismos y el aprendizaje automático. La gran mayoría de la literatura sobre algoritmos diferencialmente privados considera una única base de datos estática que está sujeta a muchos análisis.

Se analiza la privacidad diferencial en otros modelos, incluidas las bases de datos distribuidas y los cálculos sobre flujos de datos. The Algorithmic Foundations of Differential Privacy pretende ser una introducción completa a los problemas y técnicas de la privacidad diferencial, y constituye una referencia inestimable para cualquier persona interesada en el tema.