Notice bibliographique
Résumé
Consider a database D with records containing history of individuals' transactions, that has been de-identified, i.e., the variables that uniquely associate records with individuals have been removed from the data. An adversary de-anonymizes D via a linkage attack if using some auxiliary information about a certain individual in the database, it can determine which record of D corresponds to such individual. One example of this is given in the article Robust De-anonymization of Large Sparse Datasets, by Narayanan and Shmatikov [19], which shows that an anonymized database containing records with ratings of different movies rented by customers of Netflix, could in fact be de-anonymized using very little auxiliary information, even with errors. Besides the heuristic de-anonymization of the Netflix database, Narayanan and Shmatikov provide interesting theoretical results about database de-anonymization that an adversary can produce under general conditions. In this article we revisit these theoretical results, and work them further. Our first contribution is to exhibit different simple cases in which the algorithm Scoreboard, meant to produce the theoretical de-anonymization in [19], fails to do so. By requiring 1-sim to be a pseudo-metric, and that the algorithm producing the de-anonymization outputs a record with minimum support among the candidates, we obtain and prove deanonymization results similar to those described in [19]. We then consider a new hypothesis, motivated by the fact (observed in heuristic de-anonymizations) that when the auxiliary information contains values corresponding to rare attributes, the de-anonymization achieved is stronger. We formalize this using the notion on long tail [4], and give new theorems expressing the level of de-anonymization in terms of the parameters of the tail of the database D. The improvement in the deanonymization is reflected in the fact that when at least one value in the auxiliary information corresponds to a rare attribute of D, the size of auxiliary information could be reduced in about 50%, provided that D has a long tail. We then explore a microdata file from the Joint Canada/United States Survey of Health 2004 [22], where the records reflect the answers of the survey respondents. While many of the variables are related to health issues, some other variables a related to characteristics that individuals may disclose easily, such as physical activities (sports) or demographic characteristics. We perform an experiment with this microdata file and show that using only some non-sensitive attribute values it is possible, with a significant probability, to link those values to the corresponding full record.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,031 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».