論文の概要: Differential Privacy of Hierarchical Census Data: An Optimization Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.15673v2
• Date: Sun, 9 May 2021 20:02:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 02:59:01.260909
• Title: Differential Privacy of Hierarchical Census Data: An Optimization Approach
• Title（参考訳）: 階層的国勢調査データの微分プライバシー:最適化アプローチ
• Authors: Ferdinando Fioretto, Pascal Van Hentenryck, Keyu Zhu
• Abstract要約: 国勢調査局(Census Bureaus)は、個人に関する機密情報を明らかにすることなく、大人口に関する社会経済的データをまとめて公開することに興味を持っている。 最近の出来事では、これらの組織が直面しているプライバシー上の課題がいくつか特定されている。 本稿では,階層的な個人数を解放する新たな差分プライバシ機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.29035917495491
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper is motivated by applications of a Census Bureau interested in releasing aggregate socio-economic data about a large population without revealing sensitive information about any individual. The released information can be the number of individuals living alone, the number of cars they own, or their salary brackets. Recent events have identified some of the privacy challenges faced by these organizations. To address them, this paper presents a novel differential-privacy mechanism for releasing hierarchical counts of individuals. The counts are reported at multiple granularities (e.g., the national, state, and county levels) and must be consistent across all levels. The core of the mechanism is an optimization model that redistributes the noise introduced to achieve differential privacy in order to meet the consistency constraints between the hierarchical levels. The key technical contribution of the paper shows that this optimization problem can be solved in polynomial time by exploiting the structure of its cost functions. Experimental results on very large, real datasets show that the proposed mechanism provides improvements of up to two orders of magnitude in terms of computational efficiency and accuracy with respect to other state-of-the-art techniques.
• Abstract（参考訳）: 本稿は,人口の全体的社会経済データを公表することに関心のある国勢調査局の応用に動機づけられたものである。 公表された情報は、一人暮らしの個人数、所有する車の数、給与の括弧などだ。 最近の出来事は、これらの組織が直面しているプライバシー問題の一部を特定している。 そこで本稿では,個人の階層的数を解放する新しい差分プライバシーメカニズムを提案する。 カウントは複数の粒度(例えば、国、州、郡レベル)で報告され、すべてのレベルにわたって一貫性を持たなければならない。 メカニズムのコアは、階層レベルの一貫性の制約を満たすために、差分プライバシーを達成するために導入されたノイズを再分配する最適化モデルである。 本論文の技術的貢献は, この最適化問題を, コスト関数の構造を利用して多項式時間で解くことができることを示している。 非常に大きな実データセットによる実験結果から,提案手法は,他の最先端技術と比較して,計算効率と精度の点で最大2桁の精度向上をもたらすことが示された。

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