論文の概要: Fully Adaptive Composition in Differential Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05481v1
• Date: Thu, 10 Mar 2022 17:03:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-11 14:41:36.691842
• Title: Fully Adaptive Composition in Differential Privacy
• Title（参考訳）: 微分プライバシーにおける完全適応構成
• Authors: Justin Whitehouse and Aaditya Ramdas and Ryan Rogers and Zhiwei Steven Wu
• Abstract要約: プライバシフィルタとプライバシオドメーターという,適応的な構成でプライバシを測定するための2つのオブジェクトを紹介した。 完全適応型プライバシは、ほぼ損失なく取得可能であることを示し、我々の結果が(定数であっても)本質的には改善不可能であると予想する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.296220672687944
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Composition is a key feature of differential privacy. Well-known advanced composition theorems allow one to query a private database quadratically more times than basic privacy composition would permit. However, these results require that the privacy parameters of all algorithms be fixed before interacting with the data. To address this, Rogers et al. introduced fully adaptive composition, wherein both algorithms and their privacy parameters can be selected adaptively. The authors introduce two probabilistic objects to measure privacy in adaptive composition: privacy filters, which provide differential privacy guarantees for composed interactions, and privacy odometers, time-uniform bounds on privacy loss. There are substantial gaps between advanced composition and existing filters and odometers. First, existing filters place stronger assumptions on the algorithms being composed. Second, these odometers and filters suffer from large constants, making them impractical. We construct filters that match the tightness of advanced composition, including constants, despite allowing for adaptively chosen privacy parameters. We also construct several general families of odometers. These odometers can match the tightness of advanced composition at an arbitrary, preselected point in time, or at all points in time simultaneously, up to a doubly-logarithmic factor. We obtain our results by leveraging recent advances in time-uniform martingale concentration. In sum, we show that fully adaptive privacy is obtainable at almost no loss, and conjecture that our results are essentially unimprovable (even in constants) in general.
• Abstract（参考訳）: 構成は差分プライバシーの重要な特徴である。 よく知られている高度な合成定理は、プライバシの基本的な構成が許すよりも2倍の頻度でプライベートデータベースをクエリできる。 しかし、これらの結果は、すべてのアルゴリズムのプライバシパラメータをデータとやりとりする前に修正する必要がある。 これを解決するためにRogersらは、アルゴリズムとプライバシパラメータの両方を適応的に選択できる完全適応型合成を導入した。 著者らは、適応的な構成でプライバシを測定するための2つの確率的オブジェクトを紹介した。プライバシーフィルタは、構成されたインタラクションに対する異なるプライバシ保証を提供する。 高度な合成と既存のフィルターとオドメーターの間には大きなギャップがある。 まず、既存のフィルタは、構成されるアルゴリズムに強い仮定を与える。 第二に、これらのオドメータとフィルターは大きな定数に苦しめられ、実用的でない。 適応的に選択されたプライバシパラメータが許されているにもかかわらず、定数を含む高度な構成の厳密さに適合するフィルタを構築する。 また、オドメーターの一般的なファミリーもいくつか構築する。 これらのオドメータは、任意の、事前選択された時点、あるいは全ての時点において、二重対数係数まで、高度な組成のタイトネスを一致させることができる。 我々は, 時間均一マルティンゲール濃度の最近の進歩を利用して, 結果を得た。 結論として,完全適応プライバシは損失がほとんどなく取得可能であり,その結果は(定数においても)本質的に改善不可能である,と推測する。

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