論文の概要: Deconvoluting Kernel Density Estimation and Regression for Locally
Differentially Private Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.12466v2
- Date: Mon, 9 Nov 2020 03:32:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-24 02:05:44.927750
- Title: Deconvoluting Kernel Density Estimation and Regression for Locally
Differentially Private Data
- Title（参考訳）: 局所微分プライベートデータに対するカーネル密度推定と回帰の解法
- Authors: Farhad Farokhi
- Abstract要約: ローカルな差分プライバシーは、機密性の高い個々のデータポイントを収集または公開するためのプライバシー文学のゴールドスタンダードとなっている。
しかし、局所的な差分データは、プライバシーを確保するために使われる付加ノイズのため、データの確率密度をゆがめることがある。
本研究では,スムースなカーネルを用いた密度推定手法を開発し,プライバシ保護ノイズの影響を除去する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.095523601311374
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Local differential privacy has become the gold-standard of privacy literature
for gathering or releasing sensitive individual data points in a
privacy-preserving manner. However, locally differential data can twist the
probability density of the data because of the additive noise used to ensure
privacy. In fact, the density of privacy-preserving data (no matter how many
samples we gather) is always flatter in comparison with the density function of
the original data points due to convolution with privacy-preserving noise
density function. The effect is especially more pronounced when using
slow-decaying privacy-preserving noises, such as the Laplace noise. This can
result in under/over-estimation of the heavy-hitters. This is an important
challenge facing social scientists due to the use of differential privacy in
the 2020 Census in the United States. In this paper, we develop density
estimation methods using smoothing kernels. We use the framework of
deconvoluting kernel density estimators to remove the effect of
privacy-preserving noise. This approach also allows us to adapt the results
from non-parameteric regression with errors-in-variables to develop regression
models based on locally differentially private data. We demonstrate the
performance of the developed methods on financial and demographic datasets.
- Abstract（参考訳）: ローカルな差分プライバシーは、プライバシー保護の方法で機密性の高い個々のデータポイントを収集または公開するためのプライバシー文学のゴールドスタンダードとなっている。
しかし、局所微分データは、プライバシを確保するために使用される付加ノイズのためにデータの確率密度をゆがめることができる。
実際、プライバシ保存データの密度(収集したサンプル数にかかわらず)は、プライバシ保存ノイズ密度関数との畳み込みによる元のデータポイントの密度関数と比較して常に平坦である。
この効果は、ラプラスノイズのようなプライバシ保存ノイズが遅い場合に特に顕著である。
これはヘビーヒットを過大評価する可能性がある。
これは、米国の2020年国勢調査における差分プライバシーの使用により、社会科学者が直面する重要な課題である。
本稿では,スムージングカーネルを用いた密度推定手法を提案する。
我々は,プライバシ保存ノイズの影響を取り除くために,カーネル密度推定器をデコンボリュートする枠組みを用いる。
このアプローチにより,非パラメータ回帰の結果を可変変数で適用し,局所的な微分プライベートデータに基づく回帰モデルを構築することもできる。
本研究では,金融データおよび人口統計データを用いた開発手法の性能を示す。
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