論文の概要: Can Querying for Bias Leak Protected Attributes? Achieving Privacy With Smooth Sensitivity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02139v2
• Date: Mon, 5 Jun 2023 20:55:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 21:34:58.800743
• Title: Can Querying for Bias Leak Protected Attributes? Achieving Privacy With Smooth Sensitivity
• Title（参考訳）: バイアスリーク保護属性のクエリは可能か? Smooth Sensitivityでプライバシーを達成
• Authors: Faisal Hamman, Jiahao Chen, Sanghamitra Dutta
• Abstract要約: 既存の規制は、モデル開発者が保護された属性にアクセスすることを禁止している。 公正度測定値を求めるだけで、モデルの開発者に対する個人の保護された属性が漏洩する可能性があることを示す。 本稿では,雑音をバイアスクエリのスムーズな感度に調整することで,差分プライバシーを実現する新しい手法であるAttribute-Concealを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.564919048514897
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing regulations prohibit model developers from accessing protected attributes (gender, race, etc.), often resulting in fairness assessments on populations without knowing their protected groups. In such scenarios, institutions often adopt a separation between the model developers (who train models with no access to the protected attributes) and a compliance team (who may have access to the entire dataset for auditing purposes). However, the model developers might be allowed to test their models for bias by querying the compliance team for group fairness metrics. In this paper, we first demonstrate that simply querying for fairness metrics, such as statistical parity and equalized odds can leak the protected attributes of individuals to the model developers. We demonstrate that there always exist strategies by which the model developers can identify the protected attribute of a targeted individual in the test dataset from just a single query. In particular, we show that one can reconstruct the protected attributes of all the individuals from O(Nk \log( n /Nk)) queries when Nk<<n using techniques from compressed sensing (n: size of the test dataset, Nk: size of smallest group). Our results pose an interesting debate in algorithmic fairness: should querying for fairness metrics be viewed as a neutral-valued solution to ensure compliance with regulations? Or, does it constitute a violation of regulations and privacy if the number of queries answered is enough for the model developers to identify the protected attributes of specific individuals? To address this supposed violation, we also propose Attribute-Conceal, a novel technique that achieves differential privacy by calibrating noise to the smooth sensitivity of our bias query, outperforming naive techniques such as the Laplace mechanism. We also include experimental results on the Adult dataset and synthetic data.
• Abstract（参考訳）: 既存の規制は、モデル開発者が保護された属性(性別、人種など)にアクセスすることを禁止しており、しばしば保護されたグループを知らずに、人口に対する公平な評価をもたらす。 このようなシナリオでは、モデル開発者(保護された属性にアクセスできないモデルをトレーニングする)とコンプライアンスチーム(監査目的でデータセット全体にアクセスする可能性がある)を分離することが多い。 しかし、モデル開発者は、コンプライアンスチームにグループフェアネスメトリクスを問い合わせることで、バイアスのためにモデルをテストすることが許されるかもしれない。 本稿では,まず,統計的パリティや等化オッズといった公平度メトリクスのクエリが,個々の保護属性をモデル開発者に漏らす可能性があることを実証する。 テストデータセット内の対象個人の保護された属性を1つのクエリから識別できる戦略は常に存在することを実証する。 特に,圧縮センシング技術(n:テストデータセットのサイズ,Nk:最小グループのサイズ)を用いて,O(Nk \log(n /Nk))クエリから全個人の保護属性を再構成できることが示されている。 我々の結果は、アルゴリズムの公正性に関して興味深い議論を巻き起こしている: 公正度メトリクスのクエリは、規制の遵守を保証する中立的なソリューションと見なすべきだろうか? あるいは、モデル開発者が特定の個人の保護された属性を識別するのに十分なクエリ数であれば、規制やプライバシの侵害になるのでしょうか? また,この違反に対処するため,ノイズをバイアスクエリのスムーズな感度に調整し,Laplace機構のようなナイーブな手法よりも優れたノイズを識別する新しい手法であるAttribute-Concealを提案する。 また、成人データセットと合成データに関する実験結果も含む。

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