論文の概要: GlucoSynth: Generating Differentially-Private Synthetic Glucose Traces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01621v1
- Date: Thu, 2 Mar 2023 23:08:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-06 16:37:14.984470
- Title: GlucoSynth: Generating Differentially-Private Synthetic Glucose Traces
- Title（参考訳）: グルコシンス(GlucoSynth:GlucoSynth:GlucoSynth)
- Authors: Josephine Lamp, Mark Derdzinski, Christopher Hannemann, Joost van der
Linden, Lu Feng, Tianhao Wang, David Evans
- Abstract要約: 本稿では,Gluco Synthについて紹介する。Gluco Synthは,合成グルコーストレースを生成するための新しいプライバシー保護GANフレームワークである。
差分プライバシーをフレームワークに統合し、強力な正式なプライバシー保証を提供します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.476514532285345
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this paper we focus on the problem of generating high-quality, private
synthetic glucose traces, a task generalizable to many other time series
sources. Existing methods for time series data synthesis, such as those using
Generative Adversarial Networks (GANs), are not able to capture the innate
characteristics of glucose data and, in terms of privacy, either do not include
any formal privacy guarantees or, in order to uphold a strong formal privacy
guarantee, severely degrade the utility of the synthetic data. Therefore, in
this paper we present GlucoSynth, a novel privacy-preserving GAN framework to
generate synthetic glucose traces. The core intuition in our approach is to
conserve relationships amongst motifs (glucose events) within the traces, in
addition to typical temporal dynamics. Moreover, we integrate differential
privacy into the framework to provide strong formal privacy guarantees.
Finally, we provide a comprehensive evaluation on the real-world utility of the
data using 1.2 million glucose traces
- Abstract（参考訳）: 本稿では,他の多くの時系列ソースに一般化可能な課題である,高品質でプライベートな合成グルコーストレースの生成問題に焦点をあてる。
GAN(Generative Adversarial Networks)のような時系列データ合成の既存の方法は、グルコースデータの固有の特性を捉えることができず、プライバシに関しては、正式なプライバシ保証を一切含まないか、あるいは強力な正式なプライバシ保証を保持するために、合成データの有用性を著しく低下させる。
そこで本稿では,合成グルコーストレースを生成するための新しいプライバシ保存ganフレームワークglucosynthを提案する。
我々のアプローチの中核的な直感は、典型的な時間的ダイナミクスに加えて、トレース内のモチーフ(グルコースイベント)間の関係を保存することである。
さらに、差分プライバシーをフレームワークに統合し、強力な正式なプライバシー保証を提供します。
最後に,120万のグルコーストレースを用いた実世界のデータの有用性に関する包括的評価を行う。
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