論文の概要: Linear Model with Local Differential Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.02448v1
• Date: Sat, 5 Feb 2022 01:18:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-08 15:40:21.671630
• Title: Linear Model with Local Differential Privacy
• Title（参考訳）: 局所微分プライバシーを持つ線形モデル
• Authors: Guanhong Miao, A. Adam Ding, Samuel S. Wu
• Abstract要約: プライバシ保護技術は、さまざまな機関間で分散データを解析するために広く研究されている。 セキュアなマルチパーティ計算は、プライバシ保護のために、高いプライバシレベルで、高コストで広く研究されている。 マトリクスマスキング技術は、悪意のある敵に対するセキュアなスキームを暗号化するために用いられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.225596179391365
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scientific collaborations benefit from collaborative learning of distributed sources, but remain difficult to achieve when data are sensitive. In recent years, privacy preserving techniques have been widely studied to analyze distributed data across different agencies while protecting sensitive information. Secure multiparty computation has been widely studied for privacy protection with high privacy level but intense computation cost. There are also other security techniques sacrificing partial data utility to reduce disclosure risk. A major challenge is to balance data utility and disclosure risk while maintaining high computation efficiency. In this paper, matrix masking technique is applied to encrypt data such that the secure schemes are against malicious adversaries while achieving local differential privacy. The proposed schemes are designed for linear models and can be implemented for both vertical and horizontal partitioning scenarios. Moreover, cross validation is studied to prevent overfitting and select optimal parameters without additional communication cost. Simulation results present the efficiency of proposed schemes to analyze dataset with millions of records and high-dimensional data (n << p).
• Abstract（参考訳）: 科学的なコラボレーションは、分散ソースの協調学習の恩恵を受けるが、データがセンシティブであれば達成が難しい。 近年、機密情報を保護しながら異なる機関間で分散データを分析するプライバシ保護技術が広く研究されている。 セキュアなマルチパーティ計算は、高いプライバシレベルでは高い計算コストを持つプライバシ保護のために広く研究されてきた。 また、開示リスクを減らすために部分データユーティリティを犠牲にするセキュリティ技術もある。 大きな課題は、高い計算効率を維持しながら、データユーティリティと開示リスクのバランスをとることである。 本稿では, マスマスキング手法を用いて, 悪質な敵に対するセキュアなスキームを暗号化し, ローカルな差分プライバシーを実現する。 提案手法は線形モデル向けに設計され, 垂直および水平のパーティショニングシナリオに実装可能である。 さらに, 通信コストを増加させることなく, オーバーフィッティングや最適パラメータの選択を防止し, クロス検証を行った。 シミュレーション結果は,数百万レコードと高次元データ(n<<p>)を用いたデータセット解析手法の有効性を示す。

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