論文の概要: Advancing Differential Privacy: Where We Are Now and Future Directions for Real-World Deployment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06929v2
- Date: Tue, 12 Mar 2024 19:48:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-17 13:47:35.134004
- Title: Advancing Differential Privacy: Where We Are Now and Future Directions for Real-World Deployment
- Title(参考訳): 差別化プライバシの強化 - 私たちが現在どこにいるか,現実のデプロイメントの今後の方向性
- Authors: Rachel Cummings, Damien Desfontaines, David Evans, Roxana Geambasu, Yangsibo Huang, Matthew Jagielski, Peter Kairouz, Gautam Kamath, Sewoong Oh, Olga Ohrimenko, Nicolas Papernot, Ryan Rogers, Milan Shen, Shuang Song, Weijie Su, Andreas Terzis, Abhradeep Thakurta, Sergei Vassilvitskii, Yu-Xiang Wang, Li Xiong, Sergey Yekhanin, Da Yu, Huanyu Zhang, Wanrong Zhang,
- Abstract要約: 差分プライバシ(DP)分野における現状と現状の方法論の詳細なレビューを行う。
論文のポイントとハイレベルな内容は,「認知プライバシ(DP:次のフロンティアへの挑戦)」の議論から生まれた。
この記事では、プライバシの領域におけるアルゴリズムおよび設計決定の基準点を提供することを目標とし、重要な課題と潜在的研究の方向性を強調します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 100.1798289103163
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this article, we present a detailed review of current practices and state-of-the-art methodologies in the field of differential privacy (DP), with a focus of advancing DP's deployment in real-world applications. Key points and high-level contents of the article were originated from the discussions from "Differential Privacy (DP): Challenges Towards the Next Frontier," a workshop held in July 2022 with experts from industry, academia, and the public sector seeking answers to broad questions pertaining to privacy and its implications in the design of industry-grade systems. This article aims to provide a reference point for the algorithmic and design decisions within the realm of privacy, highlighting important challenges and potential research directions. Covering a wide spectrum of topics, this article delves into the infrastructure needs for designing private systems, methods for achieving better privacy/utility trade-offs, performing privacy attacks and auditing, as well as communicating privacy with broader audiences and stakeholders.
- Abstract(参考訳): 本稿では,差分プライバシ(DP)分野における現状と現状の方法論を概観し,現実のアプリケーションにおけるDPの展開を推し進めることに焦点をあてる。
2022年7月、業界、学術、公共セクターの専門家らによるワークショップ「Differential Privacy (DP: Challenges Towards the Next Frontier)」で、プライバシーと産業レベルのシステム設計におけるその影響に関する幅広い疑問に対する回答を求めた。
この記事では、プライバシの領域におけるアルゴリズムおよび設計決定の基準点を提供することを目標とし、重要な課題と潜在的研究の方向性を強調します。
さまざまなトピックをカバーする上で、この記事では、プライベートシステムの設計に必要なインフラストラクチャ要件、より優れたプライバシ/ユーティリティのトレードオフを達成する方法、プライバシ攻撃と監査、さらにはより広範なオーディエンスやステークホルダーとのプライバシのコミュニケーションについて論じる。
関連論文リスト
- A Survey of Privacy-Preserving Model Explanations: Privacy Risks, Attacks, and Countermeasures [50.987594546912725]
AIのプライバシと説明可能性に関する研究が増えているにもかかわらず、プライバシを保存するモデル説明にはほとんど注意が払われていない。
本稿では,モデル説明に対するプライバシ攻撃とその対策に関する,最初の徹底的な調査を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-31T12:44:48Z) - Progress in Privacy Protection: A Review of Privacy Preserving
Techniques in Recommender Systems, Edge Computing, and Cloud Computing [2.9158689853305693]
この調査は、モバイルクラウドソーシング、エッジコンピューティング、レコメンデーションシステムといった分野に焦点を当てている。
プライバシとデータセキュリティに特に重点を置いて、これらの相互接続領域における最新のトレンドを探求している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-20T19:32:56Z) - Experts-in-the-Loop: Establishing an Effective Workflow in Crafting
Privacy Q&A [0.0]
プライバシポリシをプライバシ質問応答(Q&A)ペアに変換する動的ワークフローを提案する。
そこで我々は,法の専門家と会話デザイナーの学際的なコラボレーションを促進する。
提案するワークフローは,プライバシQ&Aの構築を通じて継続的改善と監視の基盤となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-18T20:32:59Z) - The Privacy Pillar -- A Conceptual Framework for Foundation Model-based Systems [10.261775049562708]
ファンデーションモデルは、大きな課題と素晴らしい機会の両方を示します。
現在、プライバシー評価プロセスが包含すべき技術的問題と非技術的問題の両方の包括的範囲について合意が得られていない。
本稿では、複数の視点から様々な責任あるAIパターンを統合する新しい概念的枠組みを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-13T00:44:06Z) - A Unified View of Differentially Private Deep Generative Modeling [60.72161965018005]
プライバシー上の懸念のあるデータには、データアクセスとデータ共有を頻繁に禁止する厳格な規制が伴う。
これらの障害を克服することは、プライバシーに敏感なデータを含む多くの現実世界のアプリケーションシナリオにおいて、技術的進歩の鍵となる。
差分的プライベート(DP)データパブリッシングは、データの衛生化された形式のみを公開する、魅力的なソリューションを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-27T14:38:16Z) - The Evolving Path of "the Right to Be Left Alone" - When Privacy Meets
Technology [0.0]
本稿では,プライバシエコシステムの新たなビジョンとして,プライバシの次元,関連するユーザの期待,プライバシ違反,変化要因を導入することを提案する。
プライバシー問題に取り組むための有望なアプローチは, (i) 効果的なプライバシメトリクスの識別, (ii) プライバシに準拠したアプリケーションを設計するためのフォーマルなツールの採用という,2つの方向に移行している,と私たちは信じています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-24T11:27:55Z) - Privacy and Robustness in Federated Learning: Attacks and Defenses [74.62641494122988]
このトピックに関する最初の包括的な調査を実施します。
FLの概念の簡潔な紹介と、1脅威モデル、2堅牢性に対する中毒攻撃と防御、3プライバシーに対する推論攻撃と防御、というユニークな分類学を通じて、私たちはこの重要なトピックのアクセス可能なレビューを提供します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-07T12:11:45Z) - Applications of Differential Privacy in Social Network Analysis: A
Survey [60.696428840516724]
差別化プライバシは、情報を共有し、強力な保証でプライバシを保存するのに有効である。
ソーシャルネットワーク分析は多くのアプリケーションで広く採用されており、差分プライバシーの応用のための新たな領域が開かれた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-06T19:06:03Z) - Differentially Private Multi-Agent Planning for Logistic-like Problems [70.3758644421664]
本稿では,ロジスティックな問題に対する強力なプライバシ保護計画手法を提案する。
1) 強いプライバシー、完全性、効率性、2) 通信制約に対処する2つの課題に対処する。
我々の知る限り、マルチエージェントプランニングの分野に差分プライバシーを適用したのは、この論文が初めてである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-16T03:43:09Z)
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。