論文の概要: Privately Publishable Per-instance Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.02281v1
• Date: Wed, 3 Nov 2021 15:17:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-04 14:16:13.866112
• Title: Privately Publishable Per-instance Privacy
• Title（参考訳）: プライベートに公開可能な個人プライバシ
• Authors: Rachel Redberg, Yu-Xiang Wang
• Abstract要約: 客観的摂動によるパーソナライズドプライバシの損失を,pDP(Per-instance differential privacy)を用いてプライベートに共有する方法を検討する。 客観的な摂動によって学習したプライベートな経験的リスク最小化器をリリースする際のインスタンスごとのプライバシ損失を解析し、プライバシコストをほとんど必要とせず、個人的かつ正確にPDP損失を公表するための一連の方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.775752827149383
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider how to privately share the personalized privacy losses incurred by objective perturbation, using per-instance differential privacy (pDP). Standard differential privacy (DP) gives us a worst-case bound that might be orders of magnitude larger than the privacy loss to a particular individual relative to a fixed dataset. The pDP framework provides a more fine-grained analysis of the privacy guarantee to a target individual, but the per-instance privacy loss itself might be a function of sensitive data. In this paper, we analyze the per-instance privacy loss of releasing a private empirical risk minimizer learned via objective perturbation, and propose a group of methods to privately and accurately publish the pDP losses at little to no additional privacy cost.
• Abstract（参考訳）: 目的の摂動によって生じるパーソナライズされたプライバシ損失を,PDP(Per-instance differential privacy)を用いてプライベートに共有する方法を検討する。 標準差分プライバシ(dp)は、固定データセットに対する特定の個人に対するプライバシの損失よりも桁違いに大きい、最悪のケース境界を提供します。 pDPフレームワークは、ターゲット個人に対してより詳細なプライバシ保証の分析を提供するが、インスタンスごとのプライバシ損失自体が機密データの機能である可能性がある。 本稿では,目的的摂動によって学習した個人的経験的リスク最小化によるプライバシ損失を分析し,プライバシコストを少しか全く増やさずに,個人的かつ正確にpdp損失を公表する方法を提案する。

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