論文の概要: Private Set Generation with Discriminative Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04446v1
• Date: Mon, 7 Nov 2022 10:02:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 15:53:54.805838
• Title: Private Set Generation with Discriminative Information
• Title（参考訳）: 識別情報を用いたプライベートセット生成
• Authors: Dingfan Chen, Raouf Kerkouche, Mario Fritz
• Abstract要約: 異なるプライベートなデータ生成は、データプライバシの課題に対する有望な解決策である。 既存のプライベートな生成モデルは、合成サンプルの有用性に苦慮している。 我々は,最先端アプローチのサンプルユーティリティを大幅に改善する,シンプルで効果的な手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.851085173614
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Differentially private data generation techniques have become a promising solution to the data privacy challenge -- it enables sharing of data while complying with rigorous privacy guarantees, which is essential for scientific progress in sensitive domains. Unfortunately, restricted by the inherent complexity of modeling high-dimensional distributions, existing private generative models are struggling with the utility of synthetic samples. In contrast to existing works that aim at fitting the complete data distribution, we directly optimize for a small set of samples that are representative of the distribution under the supervision of discriminative information from downstream tasks, which is generally an easier task and more suitable for private training. Our work provides an alternative view for differentially private generation of high-dimensional data and introduces a simple yet effective method that greatly improves the sample utility of state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 機密ドメインの科学的な進歩に不可欠な厳密なプライバシー保証を遵守しながら、データの共有を可能にする。 残念なことに、高次元分布のモデル化の固有の複雑さによって制限された既存のプライベート生成モデルは、合成サンプルの有用性に苦しめられている。 完全データ分布に適合することを目的とした既存の作業とは対照的に,ダウンストリームタスクからの識別情報の監督の下で分布を代表する少数のサンプルに対して直接最適化を行う。 本研究は,高次元データの差分プライベート生成のための代替的視点を提供し,最先端手法のサンプルの有用性を大幅に向上させる,単純かつ効果的な手法を提案する。

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