Fugu-MT 論文翻訳(概要): Designing Differentially Private Estimators in High Dimensions

論文の概要: Designing Differentially Private Estimators in High Dimensions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.01944v3
Date: Sat, 18 Jul 2020 17:01:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-26 00:13:06.178421
Title: Designing Differentially Private Estimators in High Dimensions
Title（参考訳）: 高次元差分プライベート推定器の設計
Authors: Aditya Dhar, Jason Huang
Abstract要約: 本研究では,高次元環境下での個人平均推定について検討する。高次元ロバスト統計学における最近の研究で、計算的に抽出可能な平均推定アルゴリズムが特定されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We study differentially private mean estimation in a high-dimensional setting. Existing differential privacy techniques applied to large dimensions lead to computationally intractable problems or estimators with excessive privacy loss. Recent work in high-dimensional robust statistics has identified computationally tractable mean estimation algorithms with asymptotic dimension-independent error guarantees. We incorporate these results to develop a strict bound on the global sensitivity of the robust mean estimator. This yields a computationally tractable algorithm for differentially private mean estimation in high dimensions with dimension-independent privacy loss. Finally, we show on synthetic data that our algorithm significantly outperforms classic differential privacy methods, overcoming barriers to high-dimensional differential privacy.
Abstract（参考訳）: 高次元環境下での個人平均推定について検討する。大きな次元に適用される既存の差分プライバシー技術は、計算に難解な問題や過度のプライバシー損失を伴う推定子につながる。高次元ロバスト統計学における最近の研究で、漸近次元非依存な誤り保証を持つ計算可能な平均推定アルゴリズムが特定されている。これらの結果を取り込んで,ロバスト平均推定器のグローバル感度に厳格な拘束力を与える。これにより、次元非依存なプライバシー損失を伴う高次元の微分プライベート平均推定のための計算可能なアルゴリズムが得られる。最後に,本アルゴリズムが従来の差分プライバシー法を著しく上回り,高次元差分プライバシーの障壁を克服することを示す。

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