Fugu-MT 論文翻訳(概要): Differentially-Private Data Synthetisation for Efficient Re-Identification Risk Control

論文の概要: Differentially-Private Data Synthetisation for Efficient Re-Identification Risk Control

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00484v2
Date: Fri, 29 Sep 2023 10:00:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-02 19:25:39.982356
Title: Differentially-Private Data Synthetisation for Efficient Re-Identification Risk Control
Title（参考訳）: 効率の良い再同定リスク制御のための微分プライベートデータ合成
Authors: T\^ania Carvalho and Nuno Moniz and Lu\'is Antunes and Nitesh Chawla
Abstract要約: $epsilon$-Private-SMOTEは、ノイズによって引き起こされる逆数による合成データ生成と高リスクケースの難読化を組み合わせたものだ。プライバシのリスクと、生成ネットワーク、変分オートエンコーダ、差分プライバシーベースラインよりも優れた予測性能の競合的な結果を達成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3964255330849356
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Protecting user data privacy can be achieved via many methods, from statistical transformations to generative models. However, all of them have critical drawbacks. For example, creating a transformed data set using traditional techniques is highly time-consuming. Also, recent deep learning-based solutions require significant computational resources in addition to long training phases, and differentially private-based solutions may undermine data utility. In this paper, we propose $\epsilon$-PrivateSMOTE, a technique designed for safeguarding against re-identification and linkage attacks, particularly addressing cases with a high re-identification risk. Our proposal combines synthetic data generation via noise-induced interpolation to obfuscate high-risk cases while maximising the data utility of the original data. Compared to multiple traditional and state-of-the-art privacy-preservation methods on 17 data sets, $\epsilon$-PrivateSMOTE achieves competitive results in privacy risk and better predictive performance than generative adversarial networks, variational autoencoders, and differential privacy baselines. It also improves energy consumption and time requirements by at least a factor of 11 and 15, respectively.
Abstract（参考訳）: ユーザデータのプライバシ保護は、統計変換から生成モデルに至るまで、多くの方法で達成できる。しかし、いずれも重大な欠点がある。例えば、従来のテクニックを使って変換データセットを作成するのは非常に時間がかかる。また、近年のディープラーニングベースのソリューションは、長期トレーニングフェーズに加えて、重要な計算資源を必要としており、微分プライベートベースのソリューションはデータユーティリティを損なう可能性がある。本稿では,再識別やリンケージ攻撃の防止を目的とした手法である$\epsilon$-PrivateSMOTEを提案する。本提案では,ノイズ誘起補間による合成データ生成を組み合わせることで,高リスクケースを隠蔽し,元のデータの有用性を最大化する。 17データセット上の複数の従来的および最先端のプライバシ保存方法と比較して、$\epsilon$-PrivateSMOTEは、生成的敵ネットワーク、変分オートエンコーダ、差分プライバシーベースラインよりも、プライバシリスクと予測性能の競争的な結果を達成する。また、エネルギー消費と時間要求をそれぞれ少なくとも11と15の係数で改善する。

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