論文の概要: Private Algorithms with Private Predictions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11222v1
- Date: Thu, 20 Oct 2022 12:59:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-21 13:31:57.787984
- Title: Private Algorithms with Private Predictions
- Title（参考訳）: プライベート予測を用いたプライベートアルゴリズム
- Authors: Kareem Amin, Travis Dick, Mikhail Khodak, Sergei Vassilvitskii
- Abstract要約: 本稿では,プライバシ保護手法を設計・解析するための強力な手法として,予測フレームワークを用いたアルゴリズムを提案する。
本研究では,予測品質の自然測度で実効性を拡張できる予測依存差分法を構築した。
結果は、差分プライベートアルゴリズムがノイズ予測を利用し、学習できるようにする方法を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.58033173923427
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: When applying differential privacy to sensitive data, a common way of getting
improved performance is to use external information such as other sensitive
data, public data, or human priors. We propose to use the algorithms with
predictions framework -- previously applied largely to improve time complexity
or competitive ratios -- as a powerful way of designing and analyzing
privacy-preserving methods that can take advantage of such external information
to improve utility. For four important tasks -- quantile release, its extension
to multiple quantiles, covariance estimation, and data release -- we construct
prediction-dependent differentially private methods whose utility scales with
natural measures of prediction quality. The analyses enjoy several advantages,
including minimal assumptions about the data, natural ways of adding robustness
to noisy predictions, and novel "meta" algorithms that can learn predictions
from other (potentially sensitive) data. Overall, our results demonstrate how
to enable differentially private algorithms to make use of and learn noisy
predictions, which holds great promise for improving utility while preserving
privacy across a variety of tasks.
- Abstract（参考訳）: 機密データに差分プライバシを適用する場合、パフォーマンスを改善する一般的な方法は、他の機密データや公開データ、あるいは人間の先行情報といった外部情報を使用することである。
このような外部情報を活用して実用性を向上させるためのプライバシー保護手法を設計し分析する強力な方法として、予測フレームワーク(以前は時間複雑性や競争率の改善に主に適用されていた)を用いたアルゴリズムを提案する。
定量化、多重量子化への拡張、共分散推定、データリリースという4つの重要なタスクに対して、予測品質の自然な測定値と実用性を備えた予測依存の差分プライベートな方法を構築します。
分析には、データに関する最小限の仮定、ノイズ予測に堅牢性を加える自然な方法、他の(潜在的に敏感な)データから予測を学習できる新しい「メタ」アルゴリズムなど、いくつかの利点がある。
以上の結果から,様々なタスクにまたがってプライバシを保ちながら,実用性の向上を約束するノイズ予測を,微分プライベートアルゴリズムで活用し,学習する方法が示された。
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