論文の概要: Information Design for Differential Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.05452v6
• Date: Tue, 2 Jul 2024 20:24:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 21:02:45.853049
• Title: Information Design for Differential Privacy
• Title（参考訳）: 微分プライバシーのための情報設計
• Authors: Ian M. Schmutte, Nathan Yoder,
• Abstract要約: 企業や統計機関は、データを収集、分析、公開する個人のプライバシーを守らなければならない。 エンドユーザーに対する出力値の最大化を目的として,そのようなメカニズムを選択することの問題点を考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Firms and statistical agencies must protect the privacy of the individuals whose data they collect, analyze, and publish. Increasingly, these organizations do so by using publication mechanisms that satisfy differential privacy. We consider the problem of choosing such a mechanism so as to maximize the value of its output to end users. We show that mechanisms which add noise to the statistic of interest--like most of those used in practice--are generally not optimal when the statistic is a sum or average of magnitude data (e.g., income). However, we also show that adding noise is always optimal when the statistic is a count of data entries with a certain characteristic, and the underlying database is drawn from a symmetric distribution (e.g., if individuals' data are i.i.d.). When, in addition, data users have supermodular payoffs, we show that the simple geometric mechanism is always optimal by using a novel comparative static that ranks information structures according to their usefulness in supermodular decision problems.
• Abstract（参考訳）: 企業や統計機関は、データを収集、分析、公開する個人のプライバシーを守らなければならない。 次第に、これらの組織は、差分プライバシーを満たすパブリッシングメカニズムを使用することで、そのようになってきている。 エンドユーザーに対する出力値の最大化を目的として,そのようなメカニズムを選択することの問題点を考察する。 本研究は, 利子統計に雑音を加えるメカニズムが, 一般的には, 統計が総和あるいは平均等級データ(所得など)である場合, 最適ではないことを示す。 しかし、統計学が特定の特徴を持つデータエントリ数である場合、ノイズを追加することが常に最適であることを示し、基礎となるデータベースは対称分布(例えば、個人のデータがi.d.d.である場合)から引き出される。 さらに、データ利用者が超モジュラーペイオフを持つ場合、情報構造を超モジュラー決定問題における有用性に応じてランク付けする新しい静的比較法を用いることにより、単純な幾何学的メカニズムが常に最適であることを示す。

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