On positive connections between cryptography and differential privacy in the distributed model
Filipp Valovich · Dokumentenrepositorium der RUB (Ruhr University Bochum) · 2018
Die hervortretenden Technologien für das Sammeln und das Analysieren sensitiver Nutzerdaten stellen die Sicherheit und den Schutz von Privatsphäre vor neue Herausforderungen. Die vorliegende Dissertation untersucht die Problematik von Datenanalysen unter dem Schutz der Privatheit von Nutzern im verteilten und semi-vertrauenswürdigen Modell. Wir konstruieren Lösungen für diese Problematik mittels kryptographischer Methoden wie Private Stream Aggregation (PSA), eingeführt von Shi et al. im Jahre 2011. Ferner kombinieren wir diese Methodik mit Differential Privacy, einem mathematisch präzisen Konzept für Privatheit in statistischen Datenbanken, eingeführt von Dwork et al. im Jahre 2006. Wir konstruieren sichere PSA Schemata und als Hauptresultat der Dissertation zeigen wir damit, dass im verteilten Modell gängige kryptographische Komplexitätsannahmen ausreichen, um akkurate statistische Analysen unter einer berechnungstheoretischen Version von Differential Privacy durchzuführen.