論文の概要: Differentially Private Algorithms for Synthetic Power System Datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11079v1
- Date: Mon, 20 Mar 2023 13:38:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-21 15:37:11.286762
- Title: Differentially Private Algorithms for Synthetic Power System Datasets
- Title(参考訳): 合成電力系統データセットのための微分プライベートアルゴリズム
- Authors: Vladimir Dvorkin and Audun Botterud
- Abstract要約: 電力システムの研究は、現実世界のネットワークデータセットの可用性に依存している。
データ所有者は、セキュリティとプライバシーのリスクのためにデータを共有することをためらっている。
我々は、最適化と機械学習データセットの合成生成のためのプライバシー保護アルゴリズムを開発する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While power systems research relies on the availability of real-world network
datasets, data owners (e.g., system operators) are hesitant to share data due
to security and privacy risks. To control these risks, we develop
privacy-preserving algorithms for the synthetic generation of optimization and
machine learning datasets. Taking a real-world dataset as input, the algorithms
output its noisy, synthetic version, which preserves the accuracy of the real
data on a specific downstream model or even a large population of those. We
control the privacy loss using Laplace and Exponential mechanisms of
differential privacy and preserve data accuracy using a post-processing convex
optimization. We apply the algorithms to generate synthetic network parameters
and wind power data.
- Abstract(参考訳): 電力システムの研究は現実世界のネットワークデータセットの可用性に依存しているが、データ所有者(例えば、システムオペレータ)は、セキュリティとプライバシーのリスクのためにデータを共有することをためらっている。
これらのリスクを制御するために,最適化と機械学習データセットを合成するプライバシ保存アルゴリズムを開発した。
実世界のデータセットを入力として、アルゴリズムはノイズの多い合成バージョンを出力する。
差分プライバシーのLaplaceおよびExponentialメカニズムを用いてプライバシ損失を制御し、後処理凸最適化を用いてデータの正確性を維持する。
合成ネットワークパラメータと風力発電データを生成するアルゴリズムを適用した。
関連論文リスト
- An Algorithm for Streaming Differentially Private Data [7.726042106665366]
我々は、特に空間データセットに対して計算された、微分プライベートな合成ストリーミングデータ生成のためのアルゴリズムを導出する。
本アルゴリズムの有効性は実世界とシミュレーションデータセットの両方で検証される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-26T00:32:31Z) - Trading Off Scalability, Privacy, and Performance in Data Synthesis [11.698554876505446]
a) Howsoエンジンを導入し、(b)ランダムプロジェクションに基づく合成データ生成フレームワークを提案する。
Howsoエンジンが生成する合成データは、プライバシーと正確性に優れており、その結果、総合的なスコアが最高の結果となる。
提案するランダム・プロジェクション・ベース・フレームワークは,高い精度で合成データを生成することができ,スケーラビリティが最速である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-09T02:04:25Z) - Decentralised, Scalable and Privacy-Preserving Synthetic Data Generation [8.982917734231165]
我々は、リアルデータのコントリビュータが、微分プライベートな合成データ生成に自律的に参加できる新しいシステムを構築します。
私たちのソリューションは、Solid(Social Linked Data)、MPC(Secure Multi-Party Computation)、Trusted Execution Environments(TEEs)という3つのビルディングブロックに基づいています。
これらの3つの技術が、責任と信頼性のある合成データ生成における様々な課題に効果的に対処できることを示します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-30T22:27:32Z) - On Responsible Machine Learning Datasets with Fairness, Privacy, and
Regulatory Norms [58.93352076927003]
AI技術の信頼性に関する深刻な懸念があった。
機械学習とディープラーニングのアルゴリズムは、開発に使用されるデータに大きく依存する。
本稿では,責任あるルーブリックを用いてデータセットを評価するフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-24T14:01:53Z) - Differentially Private Synthetic Data Using KD-Trees [11.96971298978997]
ノイズ摂動とともに空間分割技術を活用し,直観的かつ透過的なアルゴリズムを実現する。
我々は、$epsilon$-differentially private synthesis data generationのためのデータ独立アルゴリズムとデータ依存アルゴリズムの両方を提案する。
先行研究に対して実証的な実用性向上を示すとともに,実データセット上の下流分類タスクにおけるアルゴリズムの性能について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-19T17:08:32Z) - Post-processing Private Synthetic Data for Improving Utility on Selected
Measures [7.371282202708775]
本稿では,エンドユーザが選択した尺度に関して,合成データの有用性を向上するポストプロセッシング手法を提案する。
我々のアプローチは、複数のベンチマークデータセットと最先端の合成データ生成アルゴリズムにまたがる合成データの有用性を一貫して改善する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-24T19:49:50Z) - Theoretically Principled Federated Learning for Balancing Privacy and
Utility [61.03993520243198]
モデルパラメータを歪ませることでプライバシを保護する保護機構の一般学習フレームワークを提案する。
フェデレートされた学習における各コミュニケーションラウンドにおいて、各クライアント上の各モデルパラメータに対して、パーソナライズされたユーティリティプライバシトレードオフを実現することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-24T13:44:02Z) - Private Set Generation with Discriminative Information [63.851085173614]
異なるプライベートなデータ生成は、データプライバシの課題に対する有望な解決策である。
既存のプライベートな生成モデルは、合成サンプルの有用性に苦慮している。
我々は,最先端アプローチのサンプルユーティリティを大幅に改善する,シンプルで効果的な手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-07T10:02:55Z) - Decentralized Stochastic Optimization with Inherent Privacy Protection [103.62463469366557]
分散最適化は、現代の協調機械学習、分散推定と制御、大規模センシングの基本的な構成要素である。
データが関与して以降、分散最適化アルゴリズムの実装において、プライバシ保護がますます重要になっている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-08T14:38:23Z) - Graph-Homomorphic Perturbations for Private Decentralized Learning [64.26238893241322]
ローカルな見積もりの交換は、プライベートデータに基づくデータの推測を可能にする。
すべてのエージェントで独立して選択された摂動により、パフォーマンスが著しく低下する。
本稿では,特定のヌル空間条件に従って摂動を構成する代替スキームを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-23T10:35:35Z) - New Oracle-Efficient Algorithms for Private Synthetic Data Release [52.33506193761153]
微分プライベートな合成データを構築するための3つの新しいアルゴリズムを提案する。
アルゴリズムは最悪の場合でも差分プライバシーを満たす。
現状の手法である高次元行列機構 citeMcKennaMHM18 と比較すると,我々のアルゴリズムは大規模作業負荷の精度が向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-10T15:46:05Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。