Un Criterio de Privacidad Basado en Teoría de la Información para la Generación de Consultas Falsas

Abstract

En este artículo presentamos un criterio de privacidad basado en teoría de la información para la generación de consultas falsas en el ámbito de la recuperación de información privada. Medimos el riesgo de privacidad como la divergencia de Kullback y Leibler entre la distribución de consultas del usuario y la de la población, que incluye la entropía de la distribución del usuario como caso especial. Asimismo, llevamos a cabo una rigurosa justificación de nuestra métrica al interpretarla desde distintas perspectivas de teoría de la información, desde la propiedad de equipartición asintótica, pasando por los fundamentos sobre los que sustentan los métodos de maximización de la entropía, la minimización de la divergencia y la minimización de la ganancia de información, hasta el lema de Stein.