論文の概要: Differential Privacy via Distributionally Robust Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12681v1
- Date: Tue, 25 Apr 2023 09:31:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-26 21:11:50.122257
- Title: Differential Privacy via Distributionally Robust Optimization
- Title(参考訳): 分散ロバスト最適化による微分プライバシー
- Authors: Aras Selvi and Huikang Liu and Wolfram Wiesemann
- Abstract要約: 非漸近的かつ無条件の最適性を保証するメカニズムのクラスを開発する。
上界 (primal) は実装可能な摂動に対応しており、その準最適性は下界 (dual) で有界である。
数値実験により、我々の摂動は、人工的および標準ベンチマーク問題に関する文献から得られた最も優れた結果よりも優れていることが示された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.080354168357744
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, differential privacy has emerged as the de facto standard
for sharing statistics of datasets while limiting the disclosure of private
information about the involved individuals. This is achieved by randomly
perturbing the statistics to be published, which in turn leads to a
privacy-accuracy trade-off: larger perturbations provide stronger privacy
guarantees, but they result in less accurate statistics that offer lower
utility to the recipients. Of particular interest are therefore optimal
mechanisms that provide the highest accuracy for a pre-selected level of
privacy. To date, work in this area has focused on specifying families of
perturbations a priori and subsequently proving their asymptotic and/or
best-in-class optimality. In this paper, we develop a class of mechanisms that
enjoy non-asymptotic and unconditional optimality guarantees. To this end, we
formulate the mechanism design problem as an infinite-dimensional
distributionally robust optimization problem. We show that the problem affords
a strong dual, and we exploit this duality to develop converging hierarchies of
finite-dimensional upper and lower bounding problems. Our upper (primal) bounds
correspond to implementable perturbations whose suboptimality can be bounded by
our lower (dual) bounds. Both bounding problems can be solved within seconds
via cutting plane techniques that exploit the inherent problem structure. Our
numerical experiments demonstrate that our perturbations can outperform the
previously best results from the literature on artificial as well as standard
benchmark problems.
- Abstract(参考訳): 近年、データセットの統計情報を共有するためのデファクトスタンダードとしてディファレンシャルプライバシが登場し、関連する個人に関する個人情報の開示が制限されている。
これは、公開する統計をランダムに摂動させることによって達成され、結果として、プライバシの正確さのトレードオフにつながる: より大きな摂動は、より強力なプライバシー保証を提供するが、それらは、受信者に対して低いユーティリティを提供する、正確さの少ない統計をもたらす。
したがって、特に興味を持つのは、選択されたプライバシーレベルに対して最高の精度を提供する最適なメカニズムである。
これまで、この分野の研究は、事前の摂動の族を特定し、その漸近的および/または最良クラスの最適性を証明することに重点を置いてきた。
本稿では,非漸近的かつ非条件的最適性を保証するメカニズムのクラスを開発する。
この目的のために、無限次元分布ロバスト最適化問題として機構設計問題を定式化する。
この問題には強い双対性が与えられ、この双対性を利用して有限次元上界および下界問題の収束階層を構築する。
上界 (primal) は実装可能な摂動に対応しており、その準最適性は下界 (dual) で有界である。
両方の境界問題は、固有の問題構造を利用する切断平面技術によって数秒以内に解決できる。
数値実験により,我々の摂動は,標準ベンチマーク問題と同様に人工物に関する文献のこれまでの最良の結果を上回ることができることを示した。
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