Differential Privacy

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Differential Privacy (engl. für ‚differentielle Privatheit‘) ist ein Maß für das Risiko einer einzelnen Person, an einer statistischen Datenbank teilzunehmen. Der Begriff fällt in den Bereich des sicheren, Privatsphären erhaltenden Veröffentlichens von empfindlichen Informationen. Mechanismen, die Differential Privacy erfüllen, verhindern, dass Angreifer unterscheiden können, ob eine bestimmte Person in einer Datenbank enthalten ist oder nicht.

Situation[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Man verwendet Differential Privacy im Kontext des Veröffentlichens von empfindlichen Informationen. Dabei möchte man zum einen allgemeine, statistische Informationen zugänglich machen, aber gleichzeitig die Privatsphäre einzelner Teilnehmer wahren.

Ein vorstellbares Szenario ist das Veröffentlichen von Patientendaten eines Krankenhauses, um Forschern zu ermöglichen, statistische Zusammenhänge aufzudecken. Dabei ist es notwendig, die Daten so zu bearbeiten, dass die einzelnen Patienten nicht identifizierbar sind. Für die Forschungszwecke ist es ausreichend, dass die statistischen Verteilungen in den veröffentlichten Daten denen der echten Daten entsprechen. Es spielt keine Rolle, ob einzelne Eigenschaften, wie etwa die Namen der Patienten, verändert wurden.

Motivation[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Mit dem Aufkommen von Online Outsourcing und Cloud-Computing nimmt auch die Sensibilität für den Datenschutz in diesem Kontext zu. Die Kostenreduzierung und die Leistungssteigerung, die man sich vom Nutzen der neuen Technologien verspricht, gehen einher mit dem Verlust der Kontrolle über die Daten.

Während mit der Verschlüsselung ein Instrument etabliert ist, mit dem man Datenschutz effektiv gewährleisten kann, so wird dadurch auch die Verarbeitbarkeit der Daten eingeschränkt. Um auf verschlüsselten Daten Operationen auszuführen, muss meist eine vollständige oder partielle Entschlüsselung vorgenommen werden, die mit entsprechenden Kosten verbunden ist. Außerdem verhindert der Einsatz von Verschlüsselung eine uneingeschränkte Veröffentlichung.

Daher sucht man nach Verfahren, mit denen man Informationen unter Wahrung der Privatsphäre veröffentlichen kann, ohne die Daten zu verschlüsseln.

Differential Privacy verfolgt hierbei den Ansatz, Daten mit Rauschen zu versehen, um eindeutige Aussagen über bestimmte Eigenschaften der Daten unmöglich zu machen.

ε-Differential Privacy[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Der ursprüngliche Begriff für Differential Privacy nutzt einen zentralen Parameter ε, um ein Maß für die Wahrung der Privatsphäre zu ermöglichen.

Definition[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Eine randomisierte Funktion liefert -Differential Privacy, falls für alle Datensätze und , die sich in höchstens einem Eintrag unterscheiden, und alle gilt: .

Mechanismen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Es gibt unterschiedliche Ansätze, die Forderungen von Differential Privacy in Mechanismen umzusetzen. Durch das Hinzufügen von Rauschen zu einem gegebenen Datensatz ist es möglich, die gewünschten Eigenschaften zu erhalten. Rauschen kann hierbei durch die Generierung neuer Einträge erreicht werden. Diese neuen Einträge, auch Dummys genannt, müssen gegenüber den ursprünglichen Daten ununterscheidbar sein, um den Anforderungen von Differential Privacy gerecht zu werden.

Schwächen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

ε-Differential Privacy stellt hohe Anforderungen an Mechanismen, wodurch die Ergebnisse zum Teil stark an Nutzen verlieren. Wird zu viel Rauschen generiert und ist dieses zu unterschiedlich von den Ursprungsdaten, so wird der Informationsgehalt sehr eingeschränkt.

(ε,δ)-Differential Privacy[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Da ε-Differential Privacy gewisse Einschränkungen bezüglich der Anwendbarkeit vorweist, entstand die Erweiterung (ε,δ)-Differential Privacy. Dieser Begriff erlaubt, dass Voraussetzungen bis zu einem gewissen Grad unerfüllt bleiben.

Definition[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Für einen gegebenen randomisierten Mechanismus sagt man, dass M -Differential Privacy erfüllt, falls für alle mit und die folgende Gleichung gilt: .

Probabilistische Definition[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Für einen gegebenen randomisierten Mechanismus und Konstanten , sagt man, dass M -Probabilistic Differential Privacy erfüllt, falls man für alle den Wertebereich in zwei Mengen unterteilen kann, sodass , und für alle , so dass , und für alle die folgende Gleichung gilt: .

Unterschiede zu ε-Differential Privacy[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

ε-Differential Privacy wurde um den Parameter δ erweitert. Damit ist es dem Mechanismus erlaubt, die Anforderungen bis zu einem gewissen Grad zu verletzen, der durch δ bestimmt ist.

Zusammensetzbarkeit[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Differential Privacy besitzt die Eigenschaft der Zusammensetzbarkeit. Werden an einen Differential-Privacy-Mechanismus mit gegebenem ε eine Reihe von Anfragen gestellt, und verwendet der Mechanismus für jede Verarbeitung eine unabhängige Zufallsquelle, so ergibt sich schließlich ein Ergebnis, dass Differential Privacy vorweist.

Computational Differential Privacy[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Differential Privacy ist ein statischer Begriff, welcher keine formellen Einschränkungen verlangt für die Mächtigkeit von Angreifern. Für die Anwendung in der Praxis jedoch ist es sinnvoll, gewisse Einschränkungen vorzunehmen. Etwa setzt die Verwendung von Verschlüsselung voraus, dass ein Angreifer nicht durch simples Anwenden von Versuch und Irrtum den privaten Schlüssel herausfinden kann.

Grundsätzlich gibt es zwei Arten, Computational Differential Privacy (CDP) zu erreichen. Zum einen ist es ausreichend, einfach die bestehende Definition von Differential Privacy um eine Beschränkung von Angreifern zu erweitern. Dieser Ansatz wird IND-CDP genannt. Daneben existiert auch der Begriff SIM-CDP, der eine Simulation der Sicht des Angreifers zugrundelegt.

Siehe auch[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Literatur[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

  • Cynthia Dwork: Differential Privacy. In: 33rd International Colloquium on Automata, Languages and Programming, part II (ICALP 2006). Springer, Juli 2006, S. 1–12 (amerikanisches Englisch, online [abgerufen am 27. Oktober 2013]).
  • Cynthia Dwork, Frank McSherry, Kobbi Nissim, Adam Smith: Calibrating Noise to Sensitivity in Private Data Analysis. In: Shai Halevi, Tal Rabin (Hrsg.): Theory of Cryptography. Springer, 2006, ISBN 978-3-540-32731-8, S. 265–284, doi:10.1007/11681878_14 (amerikanisches Englisch, online [abgerufen am 27. Oktober 2013]).
  • Ilya Mironov, Omkant Pandey, Omer Reingold, Salil Vadhan: Computational Differential Privacy. In: Advances in Cryptology - CRYPTO 2009. Springer, August 2009, doi:10.1007/978-3-642-03356-8_8 (amerikanisches Englisch, online [abgerufen am 27. Oktober 2013]).