論文の概要: Distribution-Invariant Differential Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.05791v1
• Date: Mon, 8 Nov 2021 22:26:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-11 15:21:05.284588
• Title: Distribution-Invariant Differential Privacy
• Title（参考訳）: 分散不変微分プライバシー
• Authors: Xuan Bi and Xiaotong Shen
• Abstract要約: 本研究では,高い統計的精度と厳密な差分プライバシーを両立する分布不変民営化法(DIP)を提案する。 同じ厳密なプライバシー保護の下で、DIPは2つのシミュレーションと3つの実世界のベンチマークで優れた統計的精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.700764053354502
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Differential privacy is becoming one gold standard for protecting the privacy of publicly shared data. It has been widely used in social science, data science, public health, information technology, and the U.S. decennial census. Nevertheless, to guarantee differential privacy, existing methods may unavoidably alter the conclusion of original data analysis, as privatization often changes the sample distribution. This phenomenon is known as the trade-off between privacy protection and statistical accuracy. In this work, we break this trade-off by developing a distribution-invariant privatization (DIP) method to reconcile both high statistical accuracy and strict differential privacy. As a result, any downstream statistical or machine learning task yields essentially the same conclusion as if one used the original data. Numerically, under the same strictness of privacy protection, DIP achieves superior statistical accuracy in two simulations and on three real-world benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 差別化プライバシーは、公開データのプライバシーを保護するための金の標準になりつつある。 社会科学、データサイエンス、公衆衛生、情報技術、そしてアメリカ一年次国勢調査で広く使われている。 それにもかかわらず、差分プライバシーを保証するために、既存の手法は必然的に元のデータ分析の結論を変える可能性がある。 この現象は、プライバシー保護と統計精度のトレードオフとして知られる。 本研究では,高統計的精度と厳密な差分プライバシーを両立させる分散不変民営化(DIP)手法を開発することにより,このトレードオフを解消する。 その結果、ダウンストリーム統計や機械学習のタスクは、本質的にオリジナルのデータを使ったものと同じ結論を導き出す。 同じ厳密なプライバシー保護の下で、DIPは2つのシミュレーションと3つの実世界のベンチマークにおいて優れた統計的精度を達成する。

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