論文の概要: Individual Privacy Accounting with Gaussian Differential Privacy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.15596v1
- Date: Fri, 30 Sep 2022 17:19:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-03 15:05:30.234165
- Title: Individual Privacy Accounting with Gaussian Differential Privacy
- Title（参考訳）: gaussian differential privacyを用いた個人プライバシー会計
- Authors: Antti Koskela, Marlon Tobaben and Antti Honkela
- Abstract要約: 個別のプライバシ会計は、各参加者に対して個別に差分プライバシー(DP)損失を限定することができる。
個人のプライバシー損失を原則的に説明するためには、ランダム化機構の適応的な構成のためのプライバシー会計士が必要である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.305019142196582
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Individual privacy accounting enables bounding differential privacy (DP) loss
individually for each participant involved in the analysis. This can be
informative as often the individual privacy losses are considerably smaller
than those indicated by the DP bounds that are based on considering worst-case
bounds at each data access. In order to account for the individual privacy
losses in a principled manner, we need a privacy accountant for adaptive
compositions of randomised mechanisms, where the loss incurred at a given data
access is allowed to be smaller than the worst-case loss. This kind of analysis
has been carried out for the R\'enyi differential privacy (RDP) by Feldman and
Zrnic (2021), however not yet for the so-called optimal privacy accountants. We
make first steps in this direction by providing a careful analysis using the
Gaussian differential privacy which gives optimal bounds for the Gaussian
mechanism, one of the most versatile DP mechanisms. This approach is based on
determining a certain supermartingale for the hockey-stick divergence and on
extending the R\'enyi divergence-based fully adaptive composition results by
Feldman and Zrnic (2021). We also consider measuring the individual
$(\varepsilon,\delta)$-privacy losses using the so-called privacy loss
distributions. With the help of the Blackwell theorem, we can then make use of
the RDP analysis to construct an approximative individual
$(\varepsilon,\delta)$-accountant.
- Abstract（参考訳）: 個別のプライバシ会計は、分析に関わる各関係者に対して、差分プライバシー(DP)損失を個別に制限することを可能にする。
これは、個々のプライバシの損失が、各データアクセスの最悪のケース境界を考慮に入れたdpバウンダリよりもかなり小さいため、情報を提供する。
個別のプライバシ損失を原則的に説明するためには,データアクセス時に発生する損失を最悪の損失よりも小さくすることができるランダム化機構の適応的な構成のためのプライバシ会計士が必要である。
この種の分析はフェルドマンとzrnic (2021) によって r\'enyi differential privacy (rdp) に対して行われたが、いわゆる最適プライバシー会計士には未だ行われていない。
我々は,最も汎用的なdp機構の1つであるガウス機構の最適境界を与えるガウス微分プライバシーを用いて,注意深い解析を行うことで,この方向への第一歩を踏み出す。
このアプローチは、ホッケースティックの発散に対する特定のスーパーマーチンゲールの決定と、フェルドマンとzrnicによるr\'enyi発散に基づく完全適応合成結果の拡張に基づいている(2021年)。
また、いわゆるプライバシー損失分布を用いて、個々の$(\varepsilon,\delta)$-privacy損失を測定することを検討する。
ブラックウェルの定理の助けを借りて、RDP解析を用いて近似的個人$(\varepsilon,\delta)$-accountantを構築することができる。
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