論文の概要: Private measurement of nonlinear correlations between data hosted across multiple parties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09670v1
• Date: Tue, 19 Oct 2021 00:31:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-21 01:39:36.553971
• Title: Private measurement of nonlinear correlations between data hosted across multiple parties
• Title（参考訳）: 複数のパーティにまたがるデータ間の非線形相関のプライベート測定
• Authors: Praneeth Vepakomma, Subha Nawer Pushpita, Ramesh Raskar
• Abstract要約: 2つのエンティティにまたがる機密データ間の非線形相関を計測する微分プライベート手法を提案する。 この研究は、プライベートフィーチャースクリーニング、プライベートインデペンデントテスト、プライベートkサンプルテスト、プライベートマルチパーティ因果推論、プライベートデータ合成に直接適用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.93584434176082
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a differentially private method to measure nonlinear correlations between sensitive data hosted across two entities. We provide utility guarantees of our private estimator. Ours is the first such private estimator of nonlinear correlations, to the best of our knowledge within a multi-party setup. The important measure of nonlinear correlation we consider is distance correlation. This work has direct applications to private feature screening, private independence testing, private k-sample tests, private multi-party causal inference and private data synthesis in addition to exploratory data analysis. Code access: A link to publicly access the code is provided in the supplementary file.
• Abstract（参考訳）: 2つのエンティティにまたがる機密データ間の非線形相関を計測する微分プライベート手法を提案する。 個人的推定器の公益保証を提供する。 非線形相関のそのようなプライベートな推定器は、マルチパーティの設定において、私たちの知識の最高のものとなる。 非線形相関の重要な尺度は距離相関である。 この研究は、プライベート機能スクリーニング、プライベート独立テスト、プライベートkサンプルテスト、プライベートマルチパーティ因果推論、プライベートデータ合成、探索データ分析への直接的な応用がある。 コードアクセス: コードにパブリックアクセスするためのリンクは、補足ファイルで提供される。

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