論文の概要: A New Analysis of Differential Privacy's Generalization Guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1909.03577v2
• Date: Tue, 4 Jun 2024 03:08:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 05:08:04.009651
• Title: A New Analysis of Differential Privacy's Generalization Guarantees
• Title（参考訳）: 差別化プライバシの一般化保証に関する新しい分析
• Authors: Christopher Jung, Katrina Ligett, Seth Neel, Aaron Roth, Saeed Sharifi-Malvajerdi, Moshe Shenfeld,
• Abstract要約: 適応的に選択された統計的クエリに、差分的にプライベートで、サンプル精度が正確に答えるメカニズムも正解であることを示す。 私たちの新しい証明は初等的で、他の場所で役立つと期待されている構造的な洞察を与えてくれます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.485744204944627
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We give a new proof of the "transfer theorem" underlying adaptive data analysis: that any mechanism for answering adaptively chosen statistical queries that is differentially private and sample-accurate is also accurate out-of-sample. Our new proof is elementary and gives structural insights that we expect will be useful elsewhere. We show: 1) that differential privacy ensures that the expectation of any query on the posterior distribution on datasets induced by the transcript of the interaction is close to its true value on the data distribution, and 2) sample accuracy on its own ensures that any query answer produced by the mechanism is close to its posterior expectation with high probability. This second claim follows from a thought experiment in which we imagine that the dataset is resampled from the posterior distribution after the mechanism has committed to its answers. The transfer theorem then follows by summing these two bounds, and in particular, avoids the "monitor argument" used to derive high probability bounds in prior work. An upshot of our new proof technique is that the concrete bounds we obtain are substantially better than the best previously known bounds, even though the improvements are in the constants, rather than the asymptotics (which are known to be tight). As we show, our new bounds outperform the naive "sample-splitting" baseline at dramatically smaller dataset sizes compared to the previous state of the art, bringing techniques from this literature closer to practicality.
• Abstract（参考訳）: 我々は、適応データ解析の基礎となる「転送定理」の新たな証明を与える: 微分プライベートでサンプル精度の高い、適応的に選択された統計的クエリに答えるメカニズムは、正解ではない。 私たちの新しい証明は初等的で、他の場所で役立つと期待されている構造的な洞察を与えてくれます。 以下に示す。 1) 差分プライバシーは、相互作用の転写によって引き起こされるデータセットの後方分布に対するクエリの期待が、データ分布上の真の値に近くなることを保証し、 2) 標本の精度は, そのメカニズムによって生成される問合せ応答が, 高い確率でその先行期待値に近いことを確実にする。 この第2の主張は、このデータセットが、そのメカニズムが解答にコミットした後、後部分布から再サンプリングされることを想像する思考実験から従う。 移行定理は、これらの2つの境界を和ることによって従うが、特に、前処理で高い確率境界を導出するために使われる「モニター引数」を避ける。 我々の新しい証明手法のアップショットは、改善が漸近性(タイトであることが知られている)よりも定数にあるにもかかわらず、得られた具体的な境界は、最もよく知られた境界よりもかなり良いことである。 我々の新しい境界線は、従来の最先端技術と比べて劇的に小さなデータセットサイズで、単純で「サンプル分割」のベースラインを上回り、この文献のテクニックを実用性に近づけます。

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