Fugu-MT 論文翻訳(概要): Variational Leakage: The Role of Information Complexity in Privacy Leakage

論文の概要: Variational Leakage: The Role of Information Complexity in Privacy Leakage

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02818v2
Date: Tue, 8 Jun 2021 09:17:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-09 11:31:14.489519
Title: Variational Leakage: The Role of Information Complexity in Privacy Leakage
Title（参考訳）: 変分漏洩:プライバシー漏洩における情報複雑性の役割
Authors: Amir Ahooye Atashin, Behrooz Razeghi, Deniz G\"und\"uz, Slava Voloshynovskiy
Abstract要約: プライバシリークにおける情報複雑性の役割について,敵の関心事の属性について検討する。そこで我々はColored-MNISTとCelebAデータセットの実験を行い,情報複雑さが本質的漏洩量に与える影響を評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.803087286110182
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We study the role of information complexity in privacy leakage about an attribute of an adversary's interest, which is not known a priori to the system designer. Considering the supervised representation learning setup and using neural networks to parameterize the variational bounds of information quantities, we study the impact of the following factors on the amount of information leakage: information complexity regularizer weight, latent space dimension, the cardinalities of the known utility and unknown sensitive attribute sets, the correlation between utility and sensitive attributes, and a potential bias in a sensitive attribute of adversary's interest. We conduct extensive experiments on Colored-MNIST and CelebA datasets to evaluate the effect of information complexity on the amount of intrinsic leakage.
Abstract（参考訳）: 本研究は,システム設計に先立って知られていない敵の興味の属性に関するプライバシーの漏えいにおける情報複雑性の役割について検討する。 Considering the supervised representation learning setup and using neural networks to parameterize the variational bounds of information quantities, we study the impact of the following factors on the amount of information leakage: information complexity regularizer weight, latent space dimension, the cardinalities of the known utility and unknown sensitive attribute sets, the correlation between utility and sensitive attributes, and a potential bias in a sensitive attribute of adversary's interest. そこで我々はColored-MNISTとCelebAデータセットの広範な実験を行い,情報複雑性が本質的漏洩量に与える影響を評価する。

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