論文の概要: Privacy and Bias Analysis of Disclosure Avoidance Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12204v1
• Date: Sat, 28 Jan 2023 13:58:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-31 18:29:24.054938
• Title: Privacy and Bias Analysis of Disclosure Avoidance Systems
• Title（参考訳）: 開示回避システムのプライバシーとバイアス分析
• Authors: Keyu Zhu, Ferdinando Fioretto, Pascal Van Hentenryck, Saswat Das, Christine Task
• Abstract要約: 情報開示回避システム(DA)は、データの機密性を保護し、分析目的で分析および散布を可能にする。 本稿では、これらのメカニズムの異なるプライベートバージョンを提案し、それらのプライバシー境界を導出する、このギャップに対処するフレームワークを提案する。 その結果、一般的な信念とは対照的に、従来の差分プライバシー技術は、広く使われているDA機構の差分プライバシー技術よりも正確性と公平性に優れている可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.645473465606564
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Disclosure avoidance (DA) systems are used to safeguard the confidentiality of data while allowing it to be analyzed and disseminated for analytic purposes. These methods, e.g., cell suppression, swapping, and k-anonymity, are commonly applied and may have significant societal and economic implications. However, a formal analysis of their privacy and bias guarantees has been lacking. This paper presents a framework that addresses this gap: it proposes differentially private versions of these mechanisms and derives their privacy bounds. In addition, the paper compares their performance with traditional differential privacy mechanisms in terms of accuracy and fairness on US Census data release and classification tasks. The results show that, contrary to popular beliefs, traditional differential privacy techniques may be superior in terms of accuracy and fairness to differential private counterparts of widely used DA mechanisms.
• Abstract（参考訳）: 情報開示回避システム(DA)は、データの機密性を保護し、分析目的で分析および散布を可能にする。 これらの方法、例えば細胞抑制、スワップング、k匿名性は一般的に適用され、社会的、経済的に重要な意味を持つ。 しかし、プライバシとバイアスの保証に関する公式な分析は欠如している。 本稿では,このギャップに対処したフレームワークを提案する。このメカニズムの差分プライベートバージョンを提案し,プライバシバウンダリを導出する。 さらに、米国国勢調査データリリースと分類タスクにおける精度と公平性の観点から、従来の差分プライバシーメカニズムと比較した。 その結果,従来の差分プライバシ技術は,広く使用されているda機構の差分プライバシ技術よりも正確性や公平性が優れている可能性が示唆された。

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