論文の概要: Distributed Differential Privacy in Multi-Armed Bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05772v1
• Date: Sun, 12 Jun 2022 15:37:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-15 06:33:59.692654
• Title: Distributed Differential Privacy in Multi-Armed Bandits
• Title（参考訳）: マルチアーマッドバンドにおける分散微分プライバシー
• Authors: Sayak Ray Chowdhury, Xingyu Zhou
• Abstract要約: 差分プライバシ(DP)の分散信頼モデルの下では、標準の$K$武器の盗賊問題を考える。 我々は、分散信頼モデルの下では純粋なDP保証を得ると同時に、中央信頼モデルよりも後悔を犠牲にすることを目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.51828574518325
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the standard $K$-armed bandit problem under a distributed trust model of differential privacy (DP), which enables to guarantee privacy without a trustworthy server. Under this trust model, previous work largely focus on achieving privacy using a shuffle protocol, where a batch of users data are randomly permuted before sending to a central server. This protocol achieves ($\epsilon,\delta$) or approximate-DP guarantee by sacrificing an additional additive $O\!\left(\!\frac{K\log T\sqrt{\log(1/\delta)}}{\epsilon}\!\right)\!$ cost in $T$-step cumulative regret. In contrast, the optimal privacy cost for achieving a stronger ($\epsilon,0$) or pure-DP guarantee under the widely used central trust model is only $\Theta\!\left(\!\frac{K\log T}{\epsilon}\!\right)\!$, where, however, a trusted server is required. In this work, we aim to obtain a pure-DP guarantee under distributed trust model while sacrificing no more regret than that under central trust model. We achieve this by designing a generic bandit algorithm based on successive arm elimination, where privacy is guaranteed by corrupting rewards with an equivalent discrete Laplace noise ensured by a secure computation protocol. We also show that our algorithm, when instantiated with Skellam noise and the secure protocol, ensures \emph{R\'{e}nyi differential privacy} -- a stronger notion than approximate DP -- under distributed trust model with a privacy cost of $O\!\left(\!\frac{K\sqrt{\log T}}{\epsilon}\!\right)\!$.
• Abstract（参考訳）: 我々は、分散信頼モデルである差分プライバシ(DP)の下で、標準の$K$武器の盗聴問題を考慮し、信頼できるサーバを使わずにプライバシを保証する。 この信頼モデルの下では、以前の作業はシャッフルプロトコルによるプライバシの達成に重点を置いており、ユーザデータのバッチは中央サーバに送信する前にランダムに置換される。 このプロトコルは、追加の$O\!を犠牲にして($\epsilon,\delta$)または近似DP保証を達成する。 \left(\! \frac{K\log T\sqrt{\log(1/\delta)}}{\epsilon}\! 右! $$T$-step 累積的後悔。 対照的に、より強力な(\epsilon,0$)あるいは純粋なDP保証を達成するための最適なプライバシーコストは、広く使用されている中央信頼モデルでのみ$\Theta\! \left(\! \frac{K\log T}{\epsilon}\! 右! ただし、信頼されたサーバーが必要である。 本研究では,分散信頼モデルに基づく純DP保証を実現するとともに,中央信頼モデルによる完全DP保証を犠牲にすることを目的とする。 我々は、連続したアームの除去に基づく一般的なバンディットアルゴリズムを設計し、セキュアな計算プロトコルによって保証された等価な離散Laplaceノイズで報酬を損なうことによりプライバシーを保証する。 また、我々のアルゴリズムは、スケラムノイズとセキュアなプロトコルでインスタンス化されると、プライバシーコストが$O\!という分散信頼モデルの下で、ほぼDPよりも強力な概念である 'emph{R\'{e}nyi differential privacy} を保証します。 \left(\! 英語) \frac{K\sqrt{\log T}}{\epsilon}\! 右! $.

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