論文の概要: Assessing Differentially Private Variational Autoencoders under Membership Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07877v1
• Date: Sat, 16 Apr 2022 21:53:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-19 17:07:50.829180
• Title: Assessing Differentially Private Variational Autoencoders under Membership Inference
• Title（参考訳）: 会員推測に基づく個人別変分オートエンコーダの評価
• Authors: Daniel Bernau, Jonas Robl, Florian Kerschbaum
• Abstract要約: 差分プライベートな変分オートエンコーダのプライバシーと精度のトレードオフを定量化し比較する。 変分オートエンコーダのプライバシーと精度のトレードオフを良好に観察することはめったになく,LCPがCDPを上回った事例を特定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.480694390462617
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an approach to quantify and compare the privacy-accuracy trade-off for differentially private Variational Autoencoders. Our work complements previous work in two aspects. First, we evaluate the the strong reconstruction MI attack against Variational Autoencoders under differential privacy. Second, we address the data scientist's challenge of setting privacy parameter epsilon, which steers the differential privacy strength and thus also the privacy-accuracy trade-off. In our experimental study we consider image and time series data, and three local and central differential privacy mechanisms. We find that the privacy-accuracy trade-offs strongly depend on the dataset and model architecture. We do rarely observe favorable privacy-accuracy trade-off for Variational Autoencoders, and identify a case where LDP outperforms CDP.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,差分プライベートな変分オートエンコーダのプライバシーと精度のトレードオフを定量化し比較する手法を提案する。 私たちの仕事は以前の仕事を2つの側面で補完する。 まず,差分プライバシー下での可変オートエンコーダに対する強力なリコンストラクションmi攻撃を評価する。 次に,プライバシパラメータepsilonの設定というデータサイエンティストの課題に対処する。 実験では,画像および時系列データ,および3つの局所的および中心的差分プライバシー機構について検討した。 プライバシと正確性のトレードオフは、データセットとモデルアーキテクチャに強く依存しています。 変分オートエンコーダのプライバシーと精度のトレードオフを良好に観察することはめったになく,LCPがCDPを上回った事例を特定する。

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