論文の概要: On the $f$-Differential Privacy Guarantees of Discrete-Valued Mechanisms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09624v1
• Date: Sun, 19 Feb 2023 16:58:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-21 17:34:36.784130
• Title: On the $f$-Differential Privacy Guarantees of Discrete-Valued Mechanisms
• Title（参考訳）: 離散価値メカニズムの「f$-differential privacy guarantees」について
• Authors: Richeng Jin, Zhonggen Su, Caijun Zhong, Zhaoyang Zhang, Tony Quek, Huaiyu Dai
• Abstract要約: 差分プライバシー(DP)レンズにおける有限出力空間を有する離散値機構のプライバシー保証について検討する。 我々は、差分プライバシー、ビザンチンレジリエンス、通信効率のトレードオフを特徴づける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.685453710198914
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider a federated data analytics problem in which a server coordinates the collaborative data analysis of multiple users with privacy concerns and limited communication capability. The commonly adopted compression schemes introduce information loss into local data while improving communication efficiency, and it remains an open question whether such discrete-valued mechanisms provide any privacy protection. Considering that differential privacy has become the gold standard for privacy measures due to its simple implementation and rigorous theoretical foundation, in this paper, we study the privacy guarantees of discrete-valued mechanisms with finite output space in the lens of $f$-differential privacy (DP). By interpreting the privacy leakage as a hypothesis testing problem, we derive the closed-form expression of the tradeoff between type I and type II error rates, based on which the $f$-DP guarantees of a variety of discrete-valued mechanisms, including binomial mechanisms, sign-based methods, and ternary-based compressors, are characterized. We further investigate the Byzantine resilience of binomial mechanisms and ternary compressors and characterize the tradeoff among differential privacy, Byzantine resilience, and communication efficiency. Finally, we discuss the application of the proposed method to differentially private stochastic gradient descent in federated learning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数のユーザの協調的なデータ分析を,プライバシの懸念と限られた通信能力で調整するフェデレーションデータ分析問題を考える。 一般に採用されている圧縮スキームは、通信効率を向上しながら、ローカルデータに情報損失を導入しており、そのような離散値のメカニズムがプライバシー保護を提供するかどうかには疑問が残る。 本稿では,その簡単な実装と厳密な理論的基礎により,プライバシー対策の金本位になったことを考慮し,f$-differential privacy (dp) のレンズに有限出力空間を持つ離散値機構のプライバシー保証について検討する。 プライバシリークを仮説検証問題として解釈することにより,二項機構,符号ベース手法,三元系圧縮機など,様々な離散値機構の$f$-dpが保証されるタイプiとタイプiiのトレードオフのクローズドフォーム表現を導出する。 さらに,二項機構と三項圧縮機のビザンチン弾性について検討し,微分プライバシー,ビザンチン弾性,通信効率のトレードオフを特徴付ける。 最後に,フェデレート学習における確率勾配勾配の差分化に対する提案手法の適用について論じる。

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