Interference methods for differential privacy in black-box settings

Abstract

„Differential Privacy“ (DP) ist ein beliebtes Konzept aus der Informatik, mit dessen Hilfe der Verlust an Privatsphäre in datenverarbeitenden Algorithmen sowohl bestimmt als auch reduziert werden kann. In den letzten Jahren hat sich mit der zunehmenden Beliebtheit von DP ein Interesse für Validierungsmethoden entwickelt, welche die Garantien von Algorithmen bezüglich der angestrebten Privatsphäre (im Nachhinein) überprüfen. In dieser Dissertation entwickeln wir Verfahren für die Black-Box-Untersuchung von DP. Hierfür approximieren wir den „Privacy Parameter“ von datenverarbeitenden Mechanismen mithilfe von unteren Schranken. Dabei greifen wir auf Methoden aus dem Bereich der asymptotischen Statistik zurück. Wir stellen zudem Ergebnisse zur Zuverlässigkeit unserer Inferenzmethode bereit und bestätigen deren Leistungsfähigkeit anhand von bekannten Algorithmen aus der DP-Literatur in unseren Experimenten