論文の概要: ppAURORA: Privacy Preserving Area Under Receiver Operating
Characteristic and Precision-Recall Curves
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08788v3
- Date: Thu, 15 Jun 2023 16:09:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-18 14:57:06.181309
- Title: ppAURORA: Privacy Preserving Area Under Receiver Operating
Characteristic and Precision-Recall Curves
- Title（参考訳）: ppaurora: 受信者の動作特性と精度リコール曲線に基づくプライバシー保護領域
- Authors: Ali Burak \"Unal, Nico Pfeifer, Mete Akg\"un
- Abstract要約: AUCは、異なる機械学習モデルの品質を比較するためのパフォーマンス指標である。
ラベルにはプライバシーに敏感な情報も含まれているため、グローバルAUCを計算することも問題になる可能性がある。
我々は、複数のソースから個別にソートされたリストをプライベートにマージし、正確なAUCを計算するMPCベースのソリューションpAURORAを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.933681537640272
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Computing an AUC as a performance measure to compare the quality of different
machine learning models is one of the final steps of many research projects.
Many of these methods are trained on privacy-sensitive data and there are
several different approaches like $\epsilon$-differential privacy, federated
machine learning and cryptography if the datasets cannot be shared or used
jointly at one place for training and/or testing. In this setting, it can also
be a problem to compute the global AUC, since the labels might also contain
privacy-sensitive information. There have been approaches based on
$\epsilon$-differential privacy to address this problem, but to the best of our
knowledge, no exact privacy preserving solution has been introduced. In this
paper, we propose an MPC-based solution, called ppAURORA, with private merging
of individually sorted lists from multiple sources to compute the exact AUC as
one could obtain on the pooled original test samples. With ppAURORA, the
computation of the exact area under precision-recall and receiver operating
characteristic curves is possible even when ties between prediction confidence
values exist. We use ppAURORA to evaluate two different models predicting acute
myeloid leukemia therapy response and heart disease, respectively. We also
assess its scalability via synthetic data experiments. All these experiments
show that we efficiently and privately compute the exact same AUC with both
evaluation metrics as one can obtain on the pooled test samples in plaintext
according to the semi-honest adversary setting.
- Abstract（参考訳）: さまざまな機械学習モデルの品質を比較するためのパフォーマンス指標としてのAUCの計算は多くの研究プロジェクトの最終段階の1つである。
これらのメソッドの多くはプライバシに敏感なデータに基づいてトレーニングされており、データセットが共有できない場合や、トレーニングや/またはテストのために一箇所で一緒に使用できない場合、$\epsilon$-differential privacy、federated machine learning、cryptgraphyのようないくつかの異なるアプローチがある。
この設定では、ラベルにはプライバシーに敏感な情報も含まれているため、グローバルなAUCを計算することも問題となる。
この問題に対処するためには$\epsilon$-differential privacyに基づくアプローチがありましたが、私たちの知る限り、正確なプライバシー保護ソリューションは導入されていません。
本稿では,複数のソースから個別にソートしたリストを個別にマージして,プールした元のテストサンプルで得られる正確な auc を計算するmpc ベースのソリューション ppaurora を提案する。
ppauroraでは、予測信頼度値の相関が存在する場合でも、精度リコールと受信者の特性曲線の正確な領域の計算が可能である。
pAURORAを用いて急性骨髄性白血病治療反応と心疾患の予測モデルについて検討した。
また,合成データ実験によるスケーラビリティの評価を行った。
これらの実験は, 両評価指標を用いて, ほぼ同一のAUCを効率よく, プライベートに計算し, 半真正逆の設定に従って平文でプールした試験サンプルから得られることを示す。
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