論文の概要: Differentially Private Query Release Through Adaptive Projection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06641v1
• Date: Thu, 11 Mar 2021 12:43:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-12 14:36:47.523298
• Title: Differentially Private Query Release Through Adaptive Projection
• Title（参考訳）: Adaptive Projectionによる差分プライベートクエリのリリース
• Authors: Sergul Aydore, William Brown, Michael Kearns, Krishnaram Kenthapadi, Luca Melis, Aaron Roth, Ankit Siva
• Abstract要約: 我々は,$k$-way マージンのような膨大な統計クエリに対する回答を解放するための新しいアルゴリズムを提案し,実装し,評価する。 我々のアルゴリズムは、単純な摂動を用いて、プライベートデータセット上のクエリに応答するプロジェクションメカニズムの連続緩和を適応的に利用する。 特に,プライバシ予算が小さい場合や,クエリクラスが大きい場合など,既存のアルゴリズムよりも優れていることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.449593001368193
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose, implement, and evaluate a new algorithm for releasing answers to very large numbers of statistical queries like $k$-way marginals, subject to differential privacy. Our algorithm makes adaptive use of a continuous relaxation of the Projection Mechanism, which answers queries on the private dataset using simple perturbation, and then attempts to find the synthetic dataset that most closely matches the noisy answers. We use a continuous relaxation of the synthetic dataset domain which makes the projection loss differentiable, and allows us to use efficient ML optimization techniques and tooling. Rather than answering all queries up front, we make judicious use of our privacy budget by iteratively and adaptively finding queries for which our (relaxed) synthetic data has high error, and then repeating the projection. We perform extensive experimental evaluations across a range of parameters and datasets, and find that our method outperforms existing algorithms in many cases, especially when the privacy budget is small or the query class is large.
• Abstract（参考訳）: 我々は, 差分プライバシーを前提として, $k$-way marginals のような膨大な数の統計クエリに対する回答を解放する新しいアルゴリズムを提案し, 実装し, 評価する。 提案手法では,単純な摂動を用いてプライベートデータセットの問合せに応答する投影機構の連続的な緩和を適応的に利用し,ノイズの多い回答に最も近い合成データセットの探索を試みる。 合成データセット領域を連続的に緩和することで、投射損失を微分可能とし、効率的なML最適化技術やツールの使用を可能にします。 すべてのクエリに前もって答えるのではなく、我々の(予測された)合成データが高いエラーを持つクエリを反復的かつ適応的に見つけることによって、私たちのプライバシ予算を司法的に利用します。 提案手法は,パラメータやデータセットの広範囲にわたる広範囲な実験評価を行い,特にプライバシ予算が小さい場合やクエリクラスが大きい場合において,既存のアルゴリズムよりも優れていることを見出した。

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