論文の概要: Really Useful Synthetic Data -- A Framework to Evaluate the Quality of Differentially Private Synthetic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.07740v2
• Date: Fri, 1 Oct 2021 17:11:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 21:12:23.564956
• Title: Really Useful Synthetic Data -- A Framework to Evaluate the Quality of Differentially Private Synthetic Data
• Title（参考訳）: リアルに有用な合成データ -- 微分プライベートな合成データの品質を評価するためのフレームワーク
• Authors: Christian Arnold and Marcel Neunhoeffer
• Abstract要約: プライバシ保護の原則を付加する合成データ生成の最近の進歩は、プライバシ保護の方法で統計情報を共有するための重要なステップである。 データプライバシとデータ品質のトレードオフを最適化するためには、後者について詳しく考える必要があります。 本研究では,応用研究者の視点から,差分的にプライベートな合成データの質を評価する枠組みを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.538209532048867
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in generating synthetic data that allow to add principled ways of protecting privacy -- such as Differential Privacy -- are a crucial step in sharing statistical information in a privacy preserving way. But while the focus has been on privacy guarantees, the resulting private synthetic data is only useful if it still carries statistical information from the original data. To further optimise the inherent trade-off between data privacy and data quality, it is necessary to think closely about the latter. What is it that data analysts want? Acknowledging that data quality is a subjective concept, we develop a framework to evaluate the quality of differentially private synthetic data from an applied researcher's perspective. Data quality can be measured along two dimensions. First, quality of synthetic data can be evaluated against training data or against an underlying population. Second, the quality of synthetic data depends on general similarity of distributions or specific tasks such as inference or prediction. It is clear that accommodating all goals at once is a formidable challenge. We invite the academic community to jointly advance the privacy-quality frontier.
• Abstract（参考訳）: ディファレンシャルプライバシなどのプライバシ保護の原則的な方法を追加するための合成データ生成の最近の進歩は、プライバシ保護方法で統計情報を共有するための重要なステップである。 しかし、プライバシーの保証に焦点が当てられているが、結果として得られるプライベートな合成データは、元のデータから統計情報を運ぶ場合にのみ有用である。 データプライバシとデータ品質の間の固有のトレードオフをさらに最適化するには、後者についてよく考える必要がある。 データアナリストが望むものは何か? 本研究では,データ品質が主観的概念であることを認め,応用研究者の視点から差分プライベートな合成データの質を評価する枠組みを開発する。 データ品質は2次元で測定できる。 第一に、合成データの質は、トレーニングデータや基礎となる人口に対して評価することができる。 第二に、合成データの品質は分布の一般的な類似性や推論や予測のような特定のタスクに依存する。 一度にすべての目標を順守することは、非常に難しい課題であることは明らかです。 私たちは学術コミュニティに、プライバシー品質のフロンティアを共同で進めるよう呼びかけます。

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