論文の概要: Differentially Private Estimation of Hawkes Process

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07303v1
• Date: Thu, 15 Sep 2022 13:59:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-16 12:29:13.216518
• Title: Differentially Private Estimation of Hawkes Process
• Title（参考訳）: ホークス過程の微分プライベート推定
• Authors: Simiao Zuo, Tianyi Liu, Tuo Zhao, Hongyuan Zha
• Abstract要約: 本稿では,Hawkesプロセスの離散化表現に基づいて,イベントストリームデータに対する微分プライバシーの厳密な定義を導入する。 次に、2つの微分プライベート最適化アルゴリズムを提案する。これにより、Hawkesプロセスモデルに望ましいプライバシとユーティリティの保証を持たせることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.20710494974281
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point process models are of great importance in real world applications. In certain critical applications, estimation of point process models involves large amounts of sensitive personal data from users. Privacy concerns naturally arise which have not been addressed in the existing literature. To bridge this glaring gap, we propose the first general differentially private estimation procedure for point process models. Specifically, we take the Hawkes process as an example, and introduce a rigorous definition of differential privacy for event stream data based on a discretized representation of the Hawkes process. We then propose two differentially private optimization algorithms, which can efficiently estimate Hawkes process models with the desired privacy and utility guarantees under two different settings. Experiments are provided to back up our theoretical analysis.
• Abstract（参考訳）: 実世界のアプリケーションでは、ポイントプロセスモデルが非常に重要です。 ある重要なアプリケーションでは、ポイントプロセスモデルの推定には、ユーザからの大量の機密データが含まれる。 プライバシーに関する懸念は、既存の文献では解決されていない。 このグラッシングギャップを橋渡しするために, 点過程モデルに対する最初の一般微分プライベート推定手法を提案する。 具体的には、ホークスプロセスの一例として、ホークスプロセスの離散表現に基づくイベントストリームデータに対する差分プライバシの厳密な定義を導入します。 次に,プライバシとユーティリティの保証を2つの異なる設定で要求するホークスプロセスモデルを効率的に推定できる2つの微分プライベート最適化アルゴリズムを提案する。 我々の理論分析を裏付ける実験が提供されている。

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