論文の概要: Differential Privacy via Distributionally Robust Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12681v3
- Date: Tue, 17 Dec 2024 04:43:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-18 13:55:16.323591
- 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, Huikang Liu, 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）: 8.409434654561789
- License:
- 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を共有するためのデファクトスタンダードとして差分プライバシーが登場し、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、公表される統計をランダムに摂動することで達成され、その結果、プライバシーの正確さのトレードオフにつながります。
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も高い精度を提供する最適なメカニズムである。
現在までに、この分野の作業は、先天的な摂動の家族を特定することに集中し、その後、その漸近的および/またはクラス内最適性を証明することに重点を置いている。
本稿では,非漸近的かつ非条件的最適性保証を享受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な最適化問題としてメカニズム設計問題を定式化する。
この問題には強い双対性があることを示し、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。
どちらの境界問題も、固有の問題構造を利用して平面を切断することで、数秒で解決できる。
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。
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