論文の概要: A Differentially Private Multi-Output Deep Generative Networks Approach For Activity Diary Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14574v1
• Date: Tue, 29 Dec 2020 02:37:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-19 06:59:29.624020
• Title: A Differentially Private Multi-Output Deep Generative Networks Approach For Activity Diary Synthesis
• Title（参考訳）: 活動日記合成のための個人別多出力深層生成ネットワークアプローチ
• Authors: Godwin Badu-Marfo, Bilal Farooq and Zachary Patterson
• Abstract要約: 最先端の深層学習手法を用いて、旅行人口のアクティビティダイアリーを合成するプライバシー・バイ・デザイン生成モデルを開発する。 まず,社会経済的な特徴と地理的および時間的明示的な活動の縦列をシミュレートする活動日記の完全非一般化を示す。 第2に,調査参加者の独特さを識別する解像度レベルを制御するために,差分プライバシーアプローチを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.238414555900085
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we develop a privacy-by-design generative model for synthesizing the activity diary of the travel population using state-of-art deep learning approaches. This proposed approach extends literature on population synthesis by contributing novel deep learning to the development and application of synthetic travel data while guaranteeing privacy protection for members of the sample population on which the synthetic populations are based. First, we show a complete de-generalization of activity diaries to simulate the socioeconomic features and longitudinal sequences of geographically and temporally explicit activities. Second, we introduce a differential privacy approach to control the level of resolution disclosing the uniqueness of survey participants. Finally, we experiment using the Generative Adversarial Networks (GANs). We evaluate the statistical distributions, pairwise correlations and measure the level of privacy guaranteed on simulated datasets for varying noise. The results of the model show successes in simulating activity diaries composed of multiple outputs including structured socio-economic features and sequential tour activities in a differentially private manner.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,最先端のディープラーニング手法を用いて,旅行人口の行動日記を合成するプライバシ・バイ・デザインの生成モデルを開発した。 提案手法は,合成人口を基盤とするサンプル集団のプライバシー保護を確保しつつ,合成旅行データの開発と適用に新たな深層学習を寄与させることにより,人口合成に関する文献を拡大する。 まず,社会経済的な特徴と地理的および時間的明示的な活動の縦列をシミュレートする活動日記の完全非一般化を示す。 第2に,調査参加者の独特さを識別する解像度レベルを制御するために,差分プライバシーアプローチを導入する。 最後に,GAN(Generative Adversarial Networks)を用いて実験を行った。 統計的分布,ペア相関性を評価し,様々なノイズに対するシミュレーションデータセット上で保証されるプライバシーレベルを測定した。 モデルの結果,構造化社会経済的特徴と逐次的ツアー活動を含む複数のアウトプットからなる活動日記を,異なるプライベートな方法でシミュレートすることに成功した。

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