論文の概要: A Unified Approach to Differentially Private Bayes Point Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10332v1
• Date: Fri, 18 Nov 2022 16:42:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-21 15:36:26.471335
• Title: A Unified Approach to Differentially Private Bayes Point Estimation
• Title（参考訳）: 個人差分ベイズ点推定への統一的アプローチ
• Authors: Braghadeesh Lakshminarayanan and Cristian R. Rojas
• Abstract要約: 推定値にランダム化を導入して機密性を強制する,差分プライバシー(DP)が提案されている。 微分プライベート推定の標準的なアルゴリズムは、従来の点推定法の出力に適切な量の雑音を加えることに基づいている。 DP制約下でのデータ生成機構の未知パラメータのベイズ点推定に対する統一ベイズプライベートポイント(UBaPP)アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.599399338954307
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Parameter estimation in statistics and system identification relies on data that may contain sensitive information. To protect this sensitive information, the notion of \emph{differential privacy} (DP) has been proposed, which enforces confidentiality by introducing randomization in the estimates. Standard algorithms for differentially private estimation are based on adding an appropriate amount of noise to the output of a traditional point estimation method. This leads to an accuracy-privacy trade off, as adding more noise reduces the accuracy while increasing privacy. In this paper, we propose a new Unified Bayes Private Point (UBaPP) approach to Bayes point estimation of the unknown parameters of a data generating mechanism under a DP constraint, that achieves a better accuracy-privacy trade off than traditional approaches. We verify the performance of our approach on a simple numerical example.
• Abstract（参考訳）: 統計およびシステム同定におけるパラメータ推定は、機密情報を含む可能性のあるデータに依存する。 この機密情報を保護するために,推定値にランダム化を導入して機密性を強制する「emph{differential privacy} (DP)」の概念が提案されている。 微分プライベート推定の標準的なアルゴリズムは、従来の点推定法の出力に適切な量の雑音を加えることに基づいている。 ノイズの増加は、プライバシを高めながら精度を低下させるため、精度とプライバシーのトレードオフにつながる。 本稿では,DP制約下でのデータ生成機構の未知パラメータをベイズポイントで推定するUnified Bayes Private Point (UBaPP) 手法を提案する。 簡単な数値的な例で,本手法の有効性を検証する。

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