Fugu-MT 論文翻訳(概要): Every Query Counts: Analyzing the Privacy Loss of Exploratory Data Analyses

論文の概要: Every Query Counts: Analyzing the Privacy Loss of Exploratory Data Analyses

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.12282v1
Date: Thu, 27 Aug 2020 17:40:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-24 07:36:53.344656
Title: Every Query Counts: Analyzing the Privacy Loss of Exploratory Data Analyses
Title（参考訳）: あらゆるクエリが数えられる:探索的データ分析のプライバシー損失の分析
Authors: Saskia Nu\~nez von Voigt, Mira Pauli, Johanna Reichert, Florian Tschorsch
Abstract要約: 本稿では,基本統計関数のプライバシー損失を定量化する。機械学習アプローチのプライバシロス予算を計算する際に、考慮しておくことの重要性を強調します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2676349883103404
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: An exploratory data analysis is an essential step for every data analyst to gain insights, evaluate data quality and (if required) select a machine learning model for further processing. While privacy-preserving machine learning is on the rise, more often than not this initial analysis is not counted towards the privacy budget. In this paper, we quantify the privacy loss for basic statistical functions and highlight the importance of taking it into account when calculating the privacy-loss budget of a machine learning approach.
Abstract（参考訳）: 探索的データ分析は、すべてのデータアナリストが洞察を得、データ品質を評価し、(必要であれば)さらなる処理のために機械学習モデルを選択するために不可欠なステップである。プライバシー保護機械学習は増加傾向にあるが、多くの場合、この初期分析はプライバシー予算に向けてカウントされていない。本稿では,基本統計関数のプライバシ損失の定量化と,機械学習アプローチのプライバシロス予算を計算する上での考慮の重要性を明らかにする。

関連論文リスト

A Summary of Privacy-Preserving Data Publishing in the Local Setting [0.6749750044497732]
統計開示制御は、機密情報を匿名化して暴露するリスクを最小限にすることを目的としている。マイクロデータの復号化に使用される現在のプライバシ保存技術について概説し、様々な開示シナリオに適したプライバシ対策を掘り下げ、情報損失と予測性能の指標を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-19T04:23:23Z)
On Responsible Machine Learning Datasets with Fairness, Privacy, and Regulatory Norms [56.119374302685934]
AI技術の信頼性に関する深刻な懸念があった。機械学習とディープラーニングのアルゴリズムは、開発に使用されるデータに大きく依存する。本稿では,責任あるルーブリックを用いてデータセットを評価するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-24T14:01:53Z)
Privacy-Preserving Graph Machine Learning from Data to Computation: A Survey [67.7834898542701]
我々は,グラフ機械学習のプライバシ保護手法の見直しに重点を置いている。まずプライバシ保護グラフデータを生成する方法を検討する。次に,プライバシ保護情報を送信する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-10T04:30:23Z)
PADME-SoSci: A Platform for Analytics and Distributed Machine Learning for the Social Sciences [4.294774517325059]
PADMEは、モデルの実装とトレーニングを連携させる分散分析ツールである。これにより、すべてのデータが単一の場所にあるかのようにモデルをトレーニングしながら、ロケーションをまたいだデータ分析が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-27T15:32:35Z)
Sensitivity analysis in differentially private machine learning using hybrid automatic differentiation [54.88777449903538]
感性分析のための新しいテクスチブリド自動識別システム(AD)を導入する。これにより、ニューラルネットワークをプライベートデータ上でトレーニングするなど、任意の微分可能な関数合成の感度をモデル化できる。当社のアプローチは,データ処理の設定において,プライバシ損失に関する原則的推論を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-09T07:19:23Z)
Decision Making with Differential Privacy under a Fairness Lens [65.16089054531395]
アメリカ国勢調査局は、多くの重要な意思決定プロセスの入力として使用される個人のグループに関するデータセットと統計を公表している。プライバシと機密性要件に従うために、これらの機関は、しばしば、プライバシを保存するバージョンのデータを公開する必要がある。本稿では,差分的プライベートデータセットのリリースについて検討し,公平性の観点から重要な資源配分タスクに与える影響を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-16T21:04:19Z)
Accuracy and Privacy Evaluations of Collaborative Data Analysis [4.987315310656657]
非モデル共有型フェデレーション学習として,次元性低減データ表現の共有による協調的データ分析が提案されている。本稿では,本フレームワークの精度とプライバシ評価について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-27T00:38:47Z)
Graph-Homomorphic Perturbations for Private Decentralized Learning [64.26238893241322]
ローカルな見積もりの交換は、プライベートデータに基づくデータの推測を可能にする。すべてのエージェントで独立して選択された摂動により、パフォーマンスが著しく低下する。本稿では,特定のヌル空間条件に従って摂動を構成する代替スキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-23T10:35:35Z)
PCAL: A Privacy-preserving Intelligent Credit Risk Modeling Framework Based on Adversarial Learning [111.19576084222345]
本稿では,PCAL(Adversarial Learning)に基づくプライバシ保護型信用リスクモデリングの枠組みを提案する。 PCALは、ターゲット予測タスクのパフォーマンスの重要なユーティリティ情報を維持しながら、元のデータセット内のプライベート情報を隠蔽することを目的としている。結果は,PCALがユーザデータから効果的なプライバシフリー表現を学習し,信用リスク分析のためのプライバシ保存機械学習の基盤となることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-06T07:04:59Z)
Differentially Private Simple Linear Regression [2.614403183902121]
差分プライバシーを満たす単純な線形回帰のアルゴリズムについて検討する。小データセットに対する単純な線形回帰のための微分プライベートアルゴリズムの設計を考察する。設定に適応するアルゴリズムのスペクトルの性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-10T04:28:43Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。