論文の概要: Locality Sensitive Hashing with Extended Differential Privacy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09393v5
- Date: Thu, 12 Aug 2021 10:16:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-05 23:30:51.655330
- Title: Locality Sensitive Hashing with Extended Differential Privacy
- Title（参考訳）: 差分プライバシーを拡張した局所感性ハッシュ
- Authors: Natasha Fernandes, Yusuke Kawamoto, Takao Murakami
- Abstract要約: 拡張差分プライバシーは、一般的な計量を用いた標準差分プライバシーの一般化である。
拡張DPに関する既存の研究は、ユークリッド計量のようないくつかの指標に限られている。
角距離が拡張されたDPを提供する2つのメカニズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.328040096675791
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Extended differential privacy, a generalization of standard differential
privacy (DP) using a general metric, has been widely studied to provide
rigorous privacy guarantees while keeping high utility. However, existing works
on extended DP are limited to few metrics, such as the Euclidean metric.
Consequently, they have only a small number of applications, such as
location-based services and document processing. In this paper, we propose a
couple of mechanisms providing extended DP with a different metric: angular
distance (or cosine distance). Our mechanisms are based on locality sensitive
hashing (LSH), which can be applied to the angular distance and work well for
personal data in a high-dimensional space. We theoretically analyze the privacy
properties of our mechanisms, and prove extended DP for input data by taking
into account that LSH preserves the original metric only approximately. We
apply our mechanisms to friend matching based on high-dimensional personal data
with angular distance in the local model, and evaluate our mechanisms using two
real datasets. We show that LDP requires a very large privacy budget and that
RAPPOR does not work in this application. Then we show that our mechanisms
enable friend matching with high utility and rigorous privacy guarantees based
on extended DP.
- Abstract（参考訳）: 一般測度を用いた標準微分プライバシー(DP)の一般化である拡張微分プライバシーは、高ユーティリティを維持しながら厳密なプライバシー保証を提供するために広く研究されている。
しかしながら、拡張DPに関する既存の研究はユークリッド計量など、ほとんどメトリクスに制限されない。
そのため、位置情報ベースのサービスやドキュメント処理など、ごく少数のアプリケーションしか持たない。
本稿では,異なる計量を持つ拡張dpを提供する2つの機構,角距離(またはコサイン距離)を提案する。
我々のメカニズムは局所性センシティブハッシュ(lsh)に基づいており、角距離に適用でき、高次元空間内の個人データに対してうまく機能する。
提案機構のプライバシー特性を理論的に解析し,LSHが元の指標をほぼ保持していることを考慮し,入力データに対する拡張DPを証明した。
局所モデルにおける角距離の高い高次元個人データに基づく友人マッチングに適用し、2つの実データを用いてそのメカニズムを評価する。
LDPは非常に大きなプライバシー予算を必要としており、RAPPORがこのアプリケーションでは機能しないことを示す。
そして,提案機構により,拡張DPに基づく高ユーティリティかつ厳密なプライバシー保証と友人マッチングが可能となることを示す。
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