Fugu-MT 論文翻訳(概要): Privacy-preserving Deep Learning based Record Linkage

論文の概要: Privacy-preserving Deep Learning based Record Linkage

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02161v1
Date: Thu, 3 Nov 2022 22:10:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-07 17:45:23.414204
Title: Privacy-preserving Deep Learning based Record Linkage
Title（参考訳）: プライバシー保護の深層学習に基づく記録リンク
Authors: Thilina Ranbaduge, Dinusha Vatsalan, Ming Ding
Abstract要約: 深層学習に基づく複数パーティのプライバシ保存記録リンクプロトコルを提案する。このアプローチでは,各データベース所有者がまずローカルなディープラーニングモデルをトレーニングし,それをセキュアな環境にアップロードする。グローバルモデルは、マッチと非マッチを区別するために、リンケージユニットによって使用される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.755422488889824
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep learning-based linkage of records across different databases is becoming increasingly useful in data integration and mining applications to discover new insights from multiple sources of data. However, due to privacy and confidentiality concerns, organisations often are not willing or allowed to share their sensitive data with any external parties, thus making it challenging to build/train deep learning models for record linkage across different organizations' databases. To overcome this limitation, we propose the first deep learning-based multi-party privacy-preserving record linkage (PPRL) protocol that can be used to link sensitive databases held by multiple different organisations. In our approach, each database owner first trains a local deep learning model, which is then uploaded to a secure environment and securely aggregated to create a global model. The global model is then used by a linkage unit to distinguish unlabelled record pairs as matches and non-matches. We utilise differential privacy to achieve provable privacy protection against re-identification attacks. We evaluate the linkage quality and scalability of our approach using several large real-world databases, showing that it can achieve high linkage quality while providing sufficient privacy protection against existing attacks.
Abstract（参考訳）: さまざまなデータベースにまたがる深層学習に基づくレコードのリンクは、データ統合とマイニングアプリケーションにおいて、複数のデータソースから新たな洞察を見つけるためにますます有用になっている。しかしながら、プライバシと機密性に関する懸念から、組織は外部の関係者と機密データを共有できない場合が多いため、異なる組織のデータベース間のリンクを記録するためのディープラーニングモデルの構築とトレーニングが困難になる。この制限を克服するために、我々は、複数の異なる組織が保持するセンシティブデータベースのリンクに使用できる、最初のディープラーニングベースのマルチパーティプライバシ保存レコードリンク(PPRL)プロトコルを提案する。このアプローチでは、各データベース所有者がまずローカルなディープラーニングモデルをトレーニングし、それを安全な環境にアップロードし、安全に集約してグローバルモデルを作成する。グローバルモデルはリンクユニットによって、ラベルのないレコードペアをマッチと非マッチと区別するために使用される。我々は、差分プライバシーを利用して、再識別攻撃に対する証明可能なプライバシー保護を実現している。提案手法のリンク品質とスケーラビリティを,複数の大規模実世界のデータベースを用いて評価し,既存の攻撃に対して十分なプライバシー保護を提供しながら高いリンク品質を実現することを示す。

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