論文の概要: Network Shuffling: Privacy Amplification via Random Walks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03919v1
• Date: Fri, 8 Apr 2022 08:36:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-11 17:48:32.158754
• Title: Network Shuffling: Privacy Amplification via Random Walks
• Title（参考訳）: ネットワークシャッフル:ランダムウォークによるプライバシーの増幅
• Authors: Seng Pei Liew, Tsubasa Takahashi, Shun Takagi, Fumiyuki Kato, Yang Cao, Masatoshi Yoshikawa
• Abstract要約: ネットワーク/グラフ上でランダムウォーク方式でデータを交換する分散メカニズムであるネットワークシャッフルを導入する。 プライバシーの増幅率は、均一シャッフルのような他のプライバシーの増幅手法と類似していることが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.685747588753514
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, it is shown that shuffling can amplify the central differential privacy guarantees of data randomized with local differential privacy. Within this setup, a centralized, trusted shuffler is responsible for shuffling by keeping the identities of data anonymous, which subsequently leads to stronger privacy guarantees for systems. However, introducing a centralized entity to the originally local privacy model loses some appeals of not having any centralized entity as in local differential privacy. Moreover, implementing a shuffler in a reliable way is not trivial due to known security issues and/or requirements of advanced hardware or secure computation technology. Motivated by these practical considerations, we rethink the shuffle model to relax the assumption of requiring a centralized, trusted shuffler. We introduce network shuffling, a decentralized mechanism where users exchange data in a random-walk fashion on a network/graph, as an alternative of achieving privacy amplification via anonymity. We analyze the threat model under such a setting, and propose distributed protocols of network shuffling that is straightforward to implement in practice. Furthermore, we show that the privacy amplification rate is similar to other privacy amplification techniques such as uniform shuffling. To our best knowledge, among the recently studied intermediate trust models that leverage privacy amplification techniques, our work is the first that is not relying on any centralized entity to achieve privacy amplification.
• Abstract（参考訳）: 近年、シャッフルは局所的な差分プライバシーにランダム化されたデータの中央の差分プライバシー保証を増幅できることが示されている。 この設定では、集中型で信頼性の高いシャッフルが、データの匿名性を維持することによって、システムのプライバシの保証を強化している。 しかし、もともとローカルプライバシモデルに集中型エンティティを導入すると、ローカルディファレンシャルプライバシのように集中型エンティティを持たないという魅力が失われる。 さらに、高度なハードウェアやセキュアな計算技術の既知のセキュリティ問題や要件のために、シャフラーを信頼性の高い方法で実装することは簡単ではない。 これらの実践的考察により、我々はシャッフルモデルを再考し、中央集権的で信頼できるシャッフルを必要とする仮定を緩和する。 匿名性によるプライバシーの増幅の代替として,ネットワーク/グラフ上でランダムウォーク方式でデータを交換する分散メカニズムであるネットワークシャッフルを導入する。 このような状況下で脅威モデルを分析し,実装が容易なネットワークシャッフルの分散プロトコルを提案する。 さらに、プライバシー増幅率は、均一シャッフルのような他のプライバシー増幅手法と類似していることを示す。 我々の知る限り、プライバシーの増幅技術を利用した最近研究された中間信頼モデルの中で、私たちの仕事は、プライバシーの増幅を達成するためにいかなる集中型エンティティにも依存していない最初のものである。

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