論文の概要: Data-driven Regularized Inference Privacy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12346v1
- Date: Sat, 10 Oct 2020 08:42:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-08 23:37:04.365206
- Title: Data-driven Regularized Inference Privacy
- Title（参考訳）: データ駆動規則化推論プライバシ
- Authors: Chong Xiao Wang and Wee Peng Tay
- Abstract要約: データを衛生化するためのデータ駆動推論プライバシ保護フレームワークを提案する。
我々は変分法に基づく推論プライバシ・フレームワークを開発する。
プライバシー基準を推定するための実証的手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.71757542373714
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Data is used widely by service providers as input to inference systems to
perform decision making for authorized tasks. The raw data however allows a
service provider to infer other sensitive information it has not been
authorized for. We propose a data-driven inference privacy preserving framework
to sanitize data so as to prevent leakage of sensitive information that is
present in the raw data, while ensuring that the sanitized data is still
compatible with the service provider's legacy inference system. We develop an
inference privacy framework based on the variational method and include maximum
mean discrepancy and domain adaption as techniques to regularize the domain of
the sanitized data to ensure its legacy compatibility. However, the variational
method leads to weak privacy in cases where the underlying data distribution is
hard to approximate. It may also face difficulties when handling continuous
private variables. To overcome this, we propose an alternative formulation of
the privacy metric using maximal correlation and we present empirical methods
to estimate it. Finally, we develop a deep learning model as an example of the
proposed inference privacy framework. Numerical experiments verify the
feasibility of our approach.
- Abstract（参考訳）: データは、認可されたタスクの意思決定を行うための推論システムへの入力として、サービスプロバイダによって広く使用される。
しかし生データは、サービスプロバイダが許可されていない他の機密情報を推測することを可能にする。
本稿では,生データに存在する機密情報の漏えいを防止するとともに,サービスプロバイダのレガシ推論システムとの互換性を確保するために,データをサニタイズするデータ駆動推論プライバシ保護フレームワークを提案する。
我々は,変分法に基づく推論プライバシ・フレームワークを開発し,そのレガシ互換性を確保するため,衛生データのドメインを規則化するためのテクニックとして,平均誤差とドメイン適応を最大化する。
しかし、変動法は、基礎となるデータ分布が近似し難い場合に、プライバシーが弱くなる。
また、連続プライベート変数を扱う際にも困難に直面することがある。
そこで本研究では,最大相関を用いたプライバシメトリックの代替定式化を提案し,それを推定するための経験的手法を提案する。
最後に,提案する推論プライバシフレームワークの例として,ディープラーニングモデルを開発した。
数値実験により本手法の有効性が検証された。
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