論文の概要: Differential Privacy Amplification in Quantum and Quantum-inspired Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03604v2
• Date: Mon, 21 Aug 2023 22:31:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 21:39:15.392943
• Title: Differential Privacy Amplification in Quantum and Quantum-inspired Algorithms
• Title（参考訳）: 量子および量子インスパイアされたアルゴリズムにおける差分プライバシー増幅
• Authors: Armando Angrisani, Mina Doosti and Elham Kashefi
• Abstract要約: 量子および量子に着想を得たアルゴリズムに対するプライバシー境界の増幅を提供する。 古典的なデータセットの量子符号化で実行されるアルゴリズムは、差分プライバシーを増幅する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6827423171182154
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Differential privacy provides a theoretical framework for processing a dataset about $n$ users, in a way that the output reveals a minimal information about any single user. Such notion of privacy is usually ensured by noise-adding mechanisms and amplified by several processes, including subsampling, shuffling, iteration, mixing and diffusion. In this work, we provide privacy amplification bounds for quantum and quantum-inspired algorithms. In particular, we show for the first time, that algorithms running on quantum encoding of a classical dataset or the outcomes of quantum-inspired classical sampling, amplify differential privacy. Moreover, we prove that a quantum version of differential privacy is amplified by the composition of quantum channels, provided that they satisfy some mixing conditions.
• Abstract（参考訳）: ディファレンシャルプライバシは、アウトプットがすべてのユーザに関する最小限の情報を明らかにする方法で、約n$ユーザに関するデータセットを処理するための理論的フレームワークを提供する。 このようなプライバシーの概念は、通常ノイズ付加機構によって保証され、サブサンプリング、シャッフル、反復、混合、拡散を含むいくつかのプロセスによって増幅される。 本研究では、量子および量子に着想を得たアルゴリズムに対するプライバシー増幅バウンダリを提供する。 特に,古典データセットの量子エンコーディング上で実行されるアルゴリズムや,量子インスパイアされた古典的サンプリングの結果が,微分プライバシーを増幅することを示す。 さらに, 量子チャネルの構成によって微分プライバシーの量子バージョンが増幅されることを証明し, 混合条件を満たすことを条件とした。

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