論文の概要: Privacy-Preserving Data Synthetisation for Secure Information Sharing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00484v1
• Date: Thu, 1 Dec 2022 13:20:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 17:33:39.719164
• Title: Privacy-Preserving Data Synthetisation for Secure Information Sharing
• Title（参考訳）: セキュアな情報共有のためのプライバシー保護データ合成
• Authors: T\^ania Carvalho and Nuno Moniz and Pedro Faria and Lu\'is Antunes and Nitesh Chawla
• Abstract要約: PrivateSMOTEは、再識別の最大のリスクにおいて、ケースを保護するための競争力のある手法である。 これは、データユーティリティ損失を最小限に抑えながら、高リスクケースを難読化するために、合成データ生成によって機能する。 生成的対向ネットワークや変分オートエンコーダなど、ベースラインと同等または高いパフォーマンスを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.362412515574206
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We can protect user data privacy via many approaches, such as statistical transformation or generative models. However, each of them has critical drawbacks. On the one hand, creating a transformed data set using conventional techniques is highly time-consuming. On the other hand, in addition to long training phases, recent deep learning-based solutions require significant computational resources. In this paper, we propose PrivateSMOTE, a technique designed for competitive effectiveness in protecting cases at maximum risk of re-identification while requiring much less time and computational resources. It works by synthetic data generation via interpolation to obfuscate high-risk cases while minimizing data utility loss of the original data. Compared to multiple conventional and state-of-the-art privacy-preservation methods on 20 data sets, PrivateSMOTE demonstrates competitive results in re-identification risk. Also, it presents similar or higher predictive performance than the baselines, including generative adversarial networks and variational autoencoders, reducing their energy consumption and time requirements by a minimum factor of 9 and 12, respectively.
• Abstract（参考訳）: 統計変換や生成モデルなど,さまざまなアプローチを通じてユーザデータのプライバシを保護することが可能です。 しかし、それぞれに重大な欠点がある。 一方,従来の手法を用いた変換データセットの作成には時間を要する。 一方、長期学習フェーズに加えて、近年のディープラーニングベースのソリューションは、かなりの計算資源を必要とする。 本稿では,より少ない時間と計算資源を必要とせず,再同定のリスクを最大に抑えながらケースを保護できる手法である privatesmote を提案する。 補間による合成データ生成によって高リスクのケースを隠蔽し、元のデータのデータユーティリティ損失を最小限に抑える。 従来と最先端のプライバシ保存手法を20データセットで比較した場合,PrivateSMOTEは再識別リスクの競合結果を示す。 また、生成する対向ネットワークと変分オートエンコーダを含むベースラインと類似または高い予測性能を示し、そのエネルギー消費と時間要求をそれぞれ9と12の最小係数で削減する。

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