Fugu-MT 論文翻訳(概要): Differential Privacy: What is all the noise about?

論文の概要: Differential Privacy: What is all the noise about?

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09453v1
Date: Thu, 19 May 2022 10:12:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-21 02:00:30.291076
Title: Differential Privacy: What is all the noise about?
Title（参考訳）: プライバシーの相違:何がノイズなのか?
Authors: Roxana Danger
Abstract要約: 差別化プライバシ(DP)は、データ処理中のプライバシー侵害のリスクに対して厳格な保証を提供する、正式なプライバシ定義である。本稿では,機械学習(ML)におけるDPの最も重要な概念,概念,利用について概観する。
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License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Differential Privacy (DP) is a formal definition of privacy that provides rigorous guarantees against risks of privacy breaches during data processing. It makes no assumptions about the knowledge or computational power of adversaries, and provides an interpretable, quantifiable and composable formalism. DP has been actively researched during the last 15 years, but it is still hard to master for many Machine Learning (ML)) practitioners. This paper aims to provide an overview of the most important ideas, concepts and uses of DP in ML, with special focus on its intersection with Federated Learning (FL).
Abstract（参考訳）: 差分プライバシー(DP)は、データ処理中のプライバシー侵害のリスクに対して厳格な保証を提供する、正式なプライバシー定義である。敵の知識や計算能力は仮定せず、解釈可能で量化可能で構成可能な形式主義を提供する。 DPは、過去15年間、活発に研究されてきたが、多くの機械学習(ML)実践者には、依然として習得が難しい。本稿では,MLにおけるDPの最も重要な概念,概念,利用について概観することを目的として,フェデレートラーニング(FL)との交差に着目した。

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