論文の概要: Secure Multiparty Computation for Synthetic Data Generation from Distributed Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07332v1
• Date: Thu, 13 Oct 2022 20:09:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 18:05:12.427461
• Title: Secure Multiparty Computation for Synthetic Data Generation from Distributed Data
• Title（参考訳）: 分散データから合成データを生成するためのセキュアなマルチパーティ計算
• Authors: Mayana Pereira, Sikha Pentyala, Anderson Nascimento, Rafael T. de Sousa Jr., Martine De Cock
• Abstract要約: 関連データへのアクセスに関する法的および倫理的な制限は、健康、金融、教育といった重要な領域におけるデータ科学の研究を阻害する。 既存のアプローチでは、データ保持者は信頼されたキュレーターに生データを供給し、それを合成データ生成の燃料として利用する。 本稿では,データ保持者が暗号化されたデータのみを差分プライベートな合成データ生成のために共有する,最初のソリューションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.370727048591523
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Legal and ethical restrictions on accessing relevant data inhibit data science research in critical domains such as health, finance, and education. Synthetic data generation algorithms with privacy guarantees are emerging as a paradigm to break this data logjam. Existing approaches, however, assume that the data holders supply their raw data to a trusted curator, who uses it as fuel for synthetic data generation. This severely limits the applicability, as much of the valuable data in the world is locked up in silos, controlled by entities who cannot show their data to each other or a central aggregator without raising privacy concerns. To overcome this roadblock, we propose the first solution in which data holders only share encrypted data for differentially private synthetic data generation. Data holders send shares to servers who perform Secure Multiparty Computation (MPC) computations while the original data stays encrypted. We instantiate this idea in an MPC protocol for the Multiplicative Weights with Exponential Mechanism (MWEM) algorithm to generate synthetic data based on real data originating from many data holders without reliance on a single point of failure.
• Abstract（参考訳）: 関連データへのアクセスに関する法的および倫理的な制限は、健康、金融、教育といった重要な領域におけるデータ科学の研究を妨げる。 プライバシ保証を備えた合成データ生成アルゴリズムが,このデータロジャムを破るパラダイムとして登場している。 しかし、既存のアプローチでは、データ保持者は生データを信頼できるキュレーターに供給し、それを合成データ生成の燃料として利用する。 これにより、世界中の貴重なデータがサイロに閉じ込められ、プライバシーを心配することなく、互いにデータを表示できないエンティティや中央アグリゲータによって制御されるため、適用性が著しく制限される。 この障害を克服するために,データ保持者が暗号化されたデータを差分プライベートな合成データ生成のためにのみ共有する,最初のソリューションを提案する。 データ保持者は、元のデータが暗号化されている間、セキュアマルチパーティ計算(MPC)計算を実行するサーバに共有を送信する。 このアイデアをMWEM(Multilicative Weights with Exponential Mechanism)アルゴリズムのためのMPCプロトコルでインスタンス化し、単一障害点に依存することなく、多くのデータ保持者から得られた実データに基づいて合成データを生成する。

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