論文の概要: Compressive Privatization: Sparse Distribution Estimation under Locally Differentially Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02081v1
• Date: Thu, 3 Dec 2020 17:14:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-23 15:01:17.769907
• Title: Compressive Privatization: Sparse Distribution Estimation under Locally Differentially Privacy
• Title（参考訳）: 圧縮民営化:局所微分プライバシー下での分散分布推定
• Authors: Zhongzheng Xiong, Zengfeng Huang, Xiaojun Mao, Jian Wang, Shan Ying
• Abstract要約: 対象の分布がスパースかほぼスパースである限り、必要なサンプルの数は大幅に削減できることを示した。 我々のメカニズムは民営化と次元化を同時に行い、サンプルの複雑さは次元化の減少にのみ依存する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.43218511751587
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of discrete distribution estimation under locally differential privacy. Distribution estimation is one of the most fundamental estimation problems, which is widely studied in both non-private and private settings. In the local model, private mechanisms with provably optimal sample complexity are known. However, they are optimal only in the worst-case sense; their sample complexity is proportional to the size of the entire universe, which could be huge in practice (e.g., all IP addresses). We show that as long as the target distribution is sparse or approximately sparse (e.g., highly skewed), the number of samples needed could be significantly reduced. The sample complexity of our new mechanism is characterized by the sparsity of the target distribution and only weakly depends on the size the universe. Our mechanism does privatization and dimensionality reduction simultaneously, and the sample complexity will only depend on the reduced dimensionality. The original distribution is then recovered using tools from compressive sensing. To complement our theoretical results, we conduct experimental studies, the results of which clearly demonstrate the advantages of our method and confirm our theoretical findings.
• Abstract（参考訳）: 地域差分プライバシー下での離散分布推定の問題点を考察する。 分布推定は最も基本的な推定問題の1つであり、非プライベートとプライベートの両方で広く研究されている。 局所モデルでは、最適なサンプル複雑性を証明できるプライベートメカニズムが知られている。 サンプルの複雑さは宇宙全体のサイズに比例しており、実際には巨大なもの(例えば、全てのipアドレス)である。 対象の分布がスパースまたはほぼスパースである限り(例えば、高度スキュード)、必要なサンプルの数は大幅に削減できることを示した。 新しいメカニズムのサンプルの複雑さは、ターゲット分布のスパース性によって特徴づけられ、宇宙の大きさに弱いだけである。 我々のメカニズムは民営化と次元化を同時に行い、サンプルの複雑さは次元化の減少にのみ依存する。 元の分布は圧縮センシングのツールを使って回収される。 理論的結果を補完するため,本手法の利点を明確に示す実験を行い,理論的な結果を確認する。

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