Quantifizierung der Datenschutzrisiken öffentlicher Statistiken für Bewohner von gefördertem Wohnraum

Während das U.S. Census Bureau sein umstrittenes neues System zur Vermeidung von Offenlegungen implementiert, debattieren Forscher und politische Entscheidungsträger über die Notwendigkeit neuer Datenschutzmaßnahmen für öffentliche Statistiken. Mit Experimenten zu veröffentlichten Statistiken und synthetischen Daten untersuchen wir ein spezielles Datenschutzbedenken: Befragte in gefördertem Wohnraum könnten absichtlich nicht von nicht autorisierten Kindern und anderen Haushaltsmitgliedern berichten, aus Angst vor einer Zwangsräumung. Durch die Kombination öffentlicher Statistiken aus dem Dezennial Census und dem Department of Housing and Urban Development zeigen wir einen einfachen, kostengünstigen Rekonstruktionsangriff, der geförderte Haushalte identifizieren könnte, die 2010 gegen Belegungsrichtlinien verstoßen haben. Experimente mit synthetischen Daten deuten darauf hin, dass ein zufälliger Austauschmechanismus, ähnlich den Maßnahmen zur Vermeidung von Offenlegungen des Census Bureau von 2010, die Präzision dieses Angriffs nicht signifikant reduziert, während ein differential Privacy-Mechanismus, ähnlich dem System zur Vermeidung von Offenlegungen von 2020, dies tut. Unsere Ergebnisse bieten ein wertvolles Beispiel für politische Entscheidungsträger, die eine vertrauenswürdige, akkurate Volkszählung anstreben.