論文の概要: Successive Refinement of Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.11651v1
• Date: Sun, 24 May 2020 04:16:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 14:09:53.244318
• Title: Successive Refinement of Privacy
• Title（参考訳）: 連続したプライバシーの保持
• Authors: Antonious M. Girgis, Deepesh Data, Kamalika Chaudhuri, Christina Fragouli, and Suhas Diggavi
• Abstract要約: 本研究は、局所微分プライバシー(LDP)を実現するために、どの程度ランダム性が必要かを検討する。 モチベーションシナリオは、複数のアナリストに複数のレベルのプライバシを提供することである。 各ユーザのプライバシーを維持しながら、ランダムなキーを時間の経過とともに再利用できないことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.20887036580742
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work examines a novel question: how much randomness is needed to achieve local differential privacy (LDP)? A motivating scenario is providing {\em multiple levels of privacy} to multiple analysts, either for distribution or for heavy-hitter estimation, using the \emph{same} (randomized) output. We call this setting \emph{successive refinement of privacy}, as it provides hierarchical access to the raw data with different privacy levels. For example, the same randomized output could enable one analyst to reconstruct the input, while another can only estimate the distribution subject to LDP requirements. This extends the classical Shannon (wiretap) security setting to local differential privacy. We provide (order-wise) tight characterizations of privacy-utility-randomness trade-offs in several cases for distribution estimation, including the standard LDP setting under a randomness constraint. We also provide a non-trivial privacy mechanism for multi-level privacy. Furthermore, we show that we cannot reuse random keys over time while preserving privacy of each user.
• Abstract（参考訳）: この研究は、ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)を達成するためにどの程度のランダム性が必要かという、新しい疑問を考察する。 モチベーションのあるシナリオは、複数のアナリストに、分散またはヘビーヒッター推定のために、\emph{same} (randomized) アウトプットを使用して、"em many level of privacy} を提供することである。 この設定を \emph{successive refinement of privacy}と呼び、異なるプライバシーレベルを持つ生データへの階層的アクセスを提供する。 例えば、同じランダム出力は、あるアナリストが入力を再構築できる可能性があり、別のアナリストは、ldp要件の対象となる分布のみを推定できる。 これにより、従来のShannon(wiretap)セキュリティ設定をローカル差分プライバシーに拡張する。 ランダム性制約の下での標準LDP設定を含む,分散推定のいくつかのケースにおいて,プライバシ・ユーティリティ・ランダム性トレードオフの(順序的に)厳密な特徴付けを行う。 マルチレベルプライバシのための非自明なプライバシメカニズムも提供しています。 さらに、各ユーザのプライバシーを維持しながら、ランダムキーを時間とともに再利用することはできないことを示す。

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