論文の概要: Frequency Estimation Under Multiparty Differential Privacy: One-shot and Streaming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.01808v1
• Date: Mon, 5 Apr 2021 08:15:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-06 14:14:20.188917
• Title: Frequency Estimation Under Multiparty Differential Privacy: One-shot and Streaming
• Title（参考訳）: 多党差分プライバシーに基づく周波数推定:ワンショットとストリーミング
• Authors: Ziyue Huang, Yuan Qiu, Ke Yi, Graham Cormode
• Abstract要約: プライバシと通信の制約下での周波数推定の基本的問題について検討し,そのデータを$k$のパーティ間で分散する。 私たちは、ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)と(分散)ディファレンシャルプライバシよりも一般的なマルチパーティディファレンシャルプライバシ(MDP)のモデルを採用しています。 我々のプロトコルは、より厳密な2つの制約によって許容可能な最適性(対数因子まで)を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.952006057356714
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the fundamental problem of frequency estimation under both privacy and communication constraints, where the data is distributed among $k$ parties. We consider two application scenarios: (1) one-shot, where the data is static and the aggregator conducts a one-time computation; and (2) streaming, where each party receives a stream of items over time and the aggregator continuously monitors the frequencies. We adopt the model of multiparty differential privacy (MDP), which is more general than local differential privacy (LDP) and (centralized) differential privacy. Our protocols achieve optimality (up to logarithmic factors) permissible by the more stringent of the two constraints. In particular, when specialized to the $\varepsilon$-LDP model, our protocol achieves an error of $\sqrt{k}/(e^{\Theta(\varepsilon)}-1)$ for all $\varepsilon$, while the previous protocol (Chen et al., 2020) has error $O(\sqrt{k}/\min\{\varepsilon, \sqrt{\varepsilon}\})$.
• Abstract（参考訳）: プライバシと通信の制約下での周波数推定の基本的問題について検討し,そのデータを$k$のパーティ間で分散する。 我々は,(1)データが静的でアグリゲータが1回計算を行うワンショット,(2)各アグリゲータが時間経過とともにアイテムのストリームを受信し,アグリゲータが連続的に周波数を監視するストリーミング,の2つのアプリケーションシナリオを検討した。 我々は、ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)や(集中型)ディファレンシャルプライバシよりも一般的なマルチパーティディファレンシャルプライバシ(MDP)モデルを採用する。 我々のプロトコルは、より厳密な2つの制約によって許容可能な最適性(対数因子まで)を達成する。 特に、$\varepsilon$-LDPモデルに特化すると、我々のプロトコルは、すべての$\varepsilon$に対して$\sqrt{k}/(e^{\Theta(\varepsilon)}-1)のエラーを達成し、以前のプロトコル(Chen et al., 2020)はエラーを$O(\sqrt{k}/\min\{\varepsilon, \sqrt{\varepsilon}\})$とする。

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