論文の概要: Histogram Estimation under User-level Privacy with Heterogeneous Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03008v1
• Date: Tue, 7 Jun 2022 04:53:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-08 15:58:39.283975
• Title: Histogram Estimation under User-level Privacy with Heterogeneous Data
• Title（参考訳）: 異種データを用いたユーザレベルのプライバシー下でのヒストグラム推定
• Authors: Yuhan Liu, Ananda Theertha Suresh, Wennan Zhu, Peter Kairouz, Marco Gruteser
• Abstract要約: ユーザレベルの差分プライバシー下でのヒストグラム推定の問題点について検討する。 目標は、単一のユーザのすべてのエントリのプライバシを維持することだ。 そこで本研究では,後ろ向きのクリッピング閾値に関して,ほぼ2つの近似を達成できるアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.406400590568644
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of histogram estimation under user-level differential privacy, where the goal is to preserve the privacy of all entries of any single user. While there is abundant literature on this classical problem under the item-level privacy setup where each user contributes only one data point, little has been known for the user-level counterpart. We consider the heterogeneous scenario where both the quantity and distribution of data can be different for each user. We propose an algorithm based on a clipping strategy that almost achieves a two-approximation with respect to the best clipping threshold in hindsight. This result holds without any distribution assumptions on the data. We also prove that the clipping bias can be significantly reduced when the counts are from non-i.i.d. Poisson distributions and show empirically that our debiasing method provides improvements even without such constraints. Experiments on both real and synthetic datasets verify our theoretical findings and demonstrate the effectiveness of our algorithms.
• Abstract（参考訳）: ユーザレベルの差分プライバシに基づくヒストグラム推定の問題について検討し,その目的は,ユーザのすべてのエントリのプライバシを維持することである。 アイテムレベルのプライバシ設定では、各ユーザが1つのデータポイントだけをコントリビュートするが、ユーザレベルのプライバシ設定では、この古典的な問題に関する文献が豊富である。 データの量と分布がユーザ毎に異なるという異種シナリオを考察する。 そこで本研究では,クリップングの最適閾値に対する近似をほぼ達成するクリッピング戦略に基づくアルゴリズムを提案する。 この結果は、データに対する分布の仮定なしに成り立つ。 また,非i.i.d.ポアソン分布からのクリッピングバイアスを有意に低減し,そのような制約がなくてもデバイアス法が改善をもたらすことを示す。 実データと合成データの両方における実験は、理論的な知見を検証し、アルゴリズムの有効性を実証する。

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