属性风险计算 swMATH ID: 37727 软件作者： Ryan Hornby，胡静晨 描述： 使用AttributeRiskCalculation R包对合成数据中属性泄漏风险的贝叶斯估计。在许多情况下，合成数据是一种很有前途的隐私保护方法。贝叶斯综合模型（也称为合成器）根据敏感变量的后验预测分布模拟其合成值。由此产生的合成数据可以代替机密数据发布。合成数据发布前的一个重要评估是其隐私保护水平，这通常以披露风险评估的形式进行。属性泄漏是指入侵者正确推断合成记录的机密值，是一种难以进行计算评估的泄漏类型。本文以常用的贝叶斯综合器为例，详细回顾和讨论了属性披露风险评估的几种贝叶斯估计方法。我们创建AttributeRiskCalculation R包以促进其实现，并通过在消费者支出调查的合成样本中评估属性披露风险的示例来演示其功能。 主页： https://arxiv.org/abs/2013.09805 源代码： https://github.com/RyanHornby/属性风险计算 依赖项： 对 关键词： arXiv_stat.ME;arXiv_状态.CO;对;R包;属性披露风险;贝叶斯综合器;重要性抽样;隐私保护;合成数据 相关软件： 合成波普;识别风险计算;圣塔那主义;业务风险管理系统;卡爪;对 引用于： 0个文档 标准文章 1出版物描述软件 年份 基于AttributeRiskCalculation R包的合成数据属性泄漏风险贝叶斯估计arXiv公司Ryan Hornby，胡静晨 2021