論文の概要: Optimal and Differentially Private Data Acquisition: Central and Local Mechanisms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03968v1
• Date: Mon, 10 Jan 2022 00:27:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-12 15:03:54.303694
• Title: Optimal and Differentially Private Data Acquisition: Central and Local Mechanisms
• Title（参考訳）: 最適かつ差動的にプライベートなデータ取得:中央および局所的メカニズム
• Authors: Alireza Fallah, Ali Makhdoumi, Azarakhsh Malekian, Asuman Ozdaglar
• Abstract要約: プライバシに敏感なユーザからデータを収集するプラットフォームの問題を考え,その基盤となる関心パラメータを推定する。 ユーザに対して、プライバシ保証を提供するための2つの一般的な差分プライバシ設定について検討する。 このメカニズム設計問題は,ユーザのプライバシ感を真に報告するための推定器と支払器の最適選択として機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.524750830120598
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider a platform's problem of collecting data from privacy sensitive users to estimate an underlying parameter of interest. We formulate this question as a Bayesian-optimal mechanism design problem, in which an individual can share her (verifiable) data in exchange for a monetary reward or services, but at the same time has a (private) heterogeneous privacy cost which we quantify using differential privacy. We consider two popular differential privacy settings for providing privacy guarantees for the users: central and local. In both settings, we establish minimax lower bounds for the estimation error and derive (near) optimal estimators for given heterogeneous privacy loss levels for users. Building on this characterization, we pose the mechanism design problem as the optimal selection of an estimator and payments that will elicit truthful reporting of users' privacy sensitivities. Under a regularity condition on the distribution of privacy sensitivities we develop efficient algorithmic mechanisms to solve this problem in both privacy settings. Our mechanism in the central setting can be implemented in time $\mathcal{O}(n \log n)$ where $n$ is the number of users and our mechanism in the local setting admits a Polynomial Time Approximation Scheme (PTAS).
• Abstract（参考訳）: プライバシに敏感なユーザからデータを収集するプラットフォームの問題を考え,その基盤となる関心パラメータを推定する。 我々は、個人が金銭的報酬やサービスと引き換えに彼女の(検証可能な)データを共有できるが、同時に、差動プライバシーを使って定量化する(プライベートな)異質なプライバシーコストを持つベイズ最適メカニズム設計問題として、この問題を定式化する。 ユーザに対してプライバシ保証を提供するための2つの一般的な差分プライバシー設定について検討する。 いずれの設定においても,推定誤差の最小上限を定め,ユーザに対する不均質なプライバシ損失レベルに対する最適推定値を導出する。 この特徴に基づいて,ユーザのプライバシ感を真に報告する推定器と支払いの最適選択として,メカニズム設計の問題を提起する。 プライバシ感受性の分布に関する規則性条件の下で,プライバシ設定の両方において,この問題を解決する効率的なアルゴリズム機構を考案する。 中央設定における我々のメカニズムは、時間$\mathcal{O}(n \log n)$で実装することができ、$n$はユーザ数であり、ローカル設定における我々のメカニズムは、PTAS(Polynomial Time Approximation Scheme)を許容する。

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