La auditoría detectó fallos de privacidad en el código probado de PrivDPR

Cuando un mecanismo que publica grafos afirma proteger los cambios en un vértice, ¿cómo puede un auditor comprobarlo si un cambio local puede afectar a muchas estructuras conectadas? La respuesta depende de qué grafos vecinos se comparan y qué características de los grafos publicados se examinan.

Los autores separan la elección de pares de grafos vecinos de la de las estadísticas de salida y comprueban estadísticamente si los grafos publicados contradicen la afirmación de privacidad de un mecanismo.

Cuando un mecanismo de privacidad para grafos publica una red, un pequeño cambio en la entrada puede afectar a muchas estructuras conectadas. Por eso, los auditores deben elegir tanto los grafos vecinos que compararán como las características de salida que podrían revelar una diferencia.

Los autores probaron la implementación publicada de PrivDPR con seis pares de este tipo. Con el recuento de aristas, encontraron una infracción certificada estadísticamente del nivel de privacidad declarado, ε=0.1 con δ=10⁻⁵, en cada par, con un nivel de confianza del 99 % por prueba; esto refuta la afirmación para esa implementación.

El estudio de caso cubre un mecanismo de privacidad para grafos y no mide sistemáticamente cómo afecta la estructura de los canarios a la capacidad de detección de la auditoría. Como el método prueba solo pares y estadísticas seleccionados, una auditoría que no detecta una infracción no es concluyente y no puede certificar la privacidad.