論文の概要: Privacy Amplification via Shuffled Check-Ins
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03151v2
- Date: Tue, 4 Jul 2023 06:28:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-07 00:24:44.697231
- Title: Privacy Amplification via Shuffled Check-Ins
- Title（参考訳）: シャッフルチェックによるプライバシ増幅
- Authors: Seng Pei Liew, Satoshi Hasegawa, Tsubasa Takahashi
- Abstract要約: シャッフルチェックインと呼ばれる分散計算のためのプロトコルについて検討する。
信頼できるシャフラー以上の信頼の前提を必要とせずに、強力なプライバシー保証を実現する。
シャッフルされたチェックインは、プライバシーの強化によって、厳格なプライバシー保証を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3333090554192615
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We study a protocol for distributed computation called shuffled check-in,
which achieves strong privacy guarantees without requiring any further trust
assumptions beyond a trusted shuffler. Unlike most existing work, shuffled
check-in allows clients to make independent and random decisions to participate
in the computation, removing the need for server-initiated subsampling.
Leveraging differential privacy, we show that shuffled check-in achieves tight
privacy guarantees through privacy amplification, with a novel analysis based
on R{\'e}nyi differential privacy that improves privacy accounting over
existing work. We also introduce a numerical approach to track the privacy of
generic shuffling mechanisms, including Gaussian mechanism, which is the first
evaluation of a generic mechanism under the distributed setting within the
local/shuffle model in the literature. Empirical studies are also given to
demonstrate the efficacy of the proposed approach.
- Abstract（参考訳）: 我々は、信頼できるシャッフル器以上の信頼の仮定を必要とせずに強力なプライバシー保証を実現する、shuffled check-inと呼ばれる分散計算プロトコルについて検討する。
既存のほとんどの作業とは異なり、シャッフルチェックインにより、クライアントは独立してランダムに計算に参加できるようになり、サーバ初期化サブサンプリングの必要性がなくなる。
差分プライバシーを活用することで、シャッフルチェックインはプライバシーの増幅を通じて厳密なプライバシー保証を実現することを示し、既存の作業よりもプライバシー会計を改善するR{\'e}nyi差分プライバシーに基づく新たな分析を行った。
また,本論文のローカル/シャッフルモデルにおける分散環境下での汎用メカニズムの最初の評価であるガウス機構を含む,汎用シャッフル機構のプライバシを追跡する数値的手法を導入する。
提案手法の有効性を示す実証的研究も行われている。
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