論文の概要: Differential privacy for symmetric log-concave mechanisms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11393v1
• Date: Wed, 23 Feb 2022 10:20:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-24 22:42:42.540495
• Title: Differential privacy for symmetric log-concave mechanisms
• Title（参考訳）: 対称対数凹機構の微分プライバシー
• Authors: Staal A. Vinterbo
• Abstract要約: データベースクエリ結果にランダムノイズを加えることは、プライバシを達成するための重要なツールである。 我々は、すべての対称および対数凹形ノイズ密度に対して、$(epsilon, delta)$-differential privacyに対して十分かつ必要な条件を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adding random noise to database query results is an important tool for achieving privacy. A challenge is to minimize this noise while still meeting privacy requirements. Recently, a sufficient and necessary condition for $(\epsilon, \delta)$-differential privacy for Gaussian noise was published. This condition allows the computation of the minimum privacy-preserving scale for this distribution. We extend this work and provide a sufficient and necessary condition for $(\epsilon, \delta)$-differential privacy for all symmetric and log-concave noise densities. Our results allow fine-grained tailoring of the noise distribution to the dimensionality of the query result. We demonstrate that this can yield significantly lower mean squared errors than those incurred by the currently used Laplace and Gaussian mechanisms for the same $\epsilon$ and $\delta$.
• Abstract（参考訳）: データベースクエリ結果にランダムノイズを加えることは、プライバシを達成するための重要なツールである。 課題は、プライバシー要件を満たしながら、このノイズを最小限にすることである。 最近、ガウス雑音に対する$(\epsilon, \delta)$微分プライバシーの十分かつ必要な条件が公表された。 この条件は、この分布に対する最小のプライバシー保護尺度の計算を可能にする。 この作業を拡張し、すべての対称および対数凹形ノイズ密度に対して$(\epsilon, \delta)$-differential privacyに対して十分な条件を提供する。 この結果から,問合せ結果の寸法に対するノイズ分布の微調整が可能となった。 これは、現在使われているLaplace と Gaussian のメカニズムが持つ平均二乗誤差よりも、$\epsilon$ と $\delta$ に対して著しく低い値が得られることを示す。

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