論文の概要: An Optimal and Scalable Matrix Mechanism for Noisy Marginals under Convex Loss Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08175v1
• Date: Sun, 14 May 2023 14:55:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-05-16 17:05:49.194303
• Title: An Optimal and Scalable Matrix Mechanism for Noisy Marginals under Convex Loss Functions
• Title（参考訳）: 凸損失関数下での雑音場に対する最適かつスケーラブルな行列機構
• Authors: Yingtai Xiao, Guanlin He, Danfeng Zhang, Daniel Kifer
• Abstract要約: ノイズの限界は機密性保護データリリースの一般的な形式であり、多くのダウンストリームタスクに役立ちます。 最適かつスケーラブルなガウス雑音を持つ辺縁系に対する行列機構であるResidualPlannerを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.42342204062733
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Noisy marginals are a common form of confidentiality-protecting data release and are useful for many downstream tasks such as contingency table analysis, construction of Bayesian networks, and even synthetic data generation. Privacy mechanisms that provide unbiased noisy answers to linear queries (such as marginals) are known as matrix mechanisms. We propose ResidualPlanner, a matrix mechanism for marginals with Gaussian noise that is both optimal and scalable. ResidualPlanner can optimize for many loss functions that can be written as a convex function of marginal variances (prior work was restricted to just one predefined objective function). ResidualPlanner can optimize the accuracy of marginals in large scale settings in seconds, even when the previous state of the art (HDMM) runs out of memory. It even runs on datasets with 100 attributes in a couple of minutes. Furthermore ResidualPlanner can efficiently compute variance/covariance values for each marginal (prior methods quickly run out of memory, even for relatively small datasets).
• Abstract（参考訳）: ノイズ境界は機密性保護データリリースの一般的な形態であり、並行性テーブル解析、ベイズネットワークの構築、合成データ生成など多くの下流タスクに有用である。 線形クエリ(例えば境界)に対するバイアスのないノイズ応答を提供するプライバシメカニズムは、行列メカニズムとして知られている。 そこで本研究では,gaussian noiseを伴う辺縁系の行列機構であるsustainsplannerを提案する。 ResidualPlannerは、余分な分散の凸関数として記述できる多くの損失関数に対して最適化できる(事前の作業は1つの事前定義された目的関数に制限される)。 ResidualPlannerは、前回のHDMM(HDMM)がメモリが切れた場合でも、大規模な設定でマーサルの精度を数秒で最適化できる。 数分で100の属性を持つデータセット上でも動作する。 さらにResidualPlannerは、各辺の分散/共分散値を効率的に計算できる(比較的小さなデータセットであっても、適切なメソッドはすぐにメモリが切れる)。

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