論文の概要: Differentially-Private Decision Trees with Probabilistic Robustness to Data Poisoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15394v1
• Date: Wed, 24 May 2023 17:56:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 13:42:27.674725
• Title: Differentially-Private Decision Trees with Probabilistic Robustness to Data Poisoning
• Title（参考訳）: データ中毒に対する確率的ロバスト性を有する微分プライベート決定木
• Authors: Dani\"el Vos, Jelle Vos, Tianyu Li, Zekeriya Erkin, Sicco Verwer
• Abstract要約: 決定木は非線形学習問題に適した解釈可能なモデルである。 この目的のための現在の最先端のアルゴリズムは、小さなプライバシー上の利益のために多くのユーティリティを犠牲にしている。 プライバトレーは個人のヒストグラムに基づいて、小さなプライバシー予算を消費しながら、良好な分割を選択する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.297419604218893
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Decision trees are interpretable models that are well-suited to non-linear learning problems. Much work has been done on extending decision tree learning algorithms with differential privacy, a system that guarantees the privacy of samples within the training data. However, current state-of-the-art algorithms for this purpose sacrifice much utility for a small privacy benefit. These solutions create random decision nodes that reduce decision tree accuracy or spend an excessive share of the privacy budget on labeling leaves. Moreover, many works do not support or leak information about feature values when data is continuous. We propose a new method called PrivaTree based on private histograms that chooses good splits while consuming a small privacy budget. The resulting trees provide a significantly better privacy-utility trade-off and accept mixed numerical and categorical data without leaking additional information. Finally, while it is notoriously hard to give robustness guarantees against data poisoning attacks, we prove bounds for the expected success rates of backdoor attacks against differentially-private learners. Our experimental results show that PrivaTree consistently outperforms previous works on predictive accuracy and significantly improves robustness against backdoor attacks compared to regular decision trees.
• Abstract（参考訳）: 決定木は非線形学習問題に適した解釈可能なモデルである。 トレーニングデータ内のサンプルのプライバシを保証するシステムである差分プライバシーによって、決定木学習アルゴリズムを拡張する作業が数多く行われている。 しかし、この目的のための現在の最先端のアルゴリズムは、小さなプライバシー上の利益のために多くのユーティリティを犠牲にしている。 これらのソリューションはランダムな決定ノードを生成し、決定木の精度を低下させるか、ラベルの葉に過大なプライバシー予算を費やす。 さらに、多くの作業では、データが連続している場合、機能値に関する情報をサポートしたり、リークしたりしない。 少額のプライバシー予算を消費しながら、良好な分割を選択するプライベートヒストグラムに基づくprivatreeと呼ばれる新しい手法を提案する。 結果として得られるツリーは、プライバシーとユーティリティのトレードオフを著しく改善し、追加情報を漏らさずに、数値と分類の混合データを受け入れる。 最後に、データ中毒攻撃に対して堅牢性を保証することは難しいことで悪名高いが、異なる個人学習者に対するバックドア攻撃の成功率の限界が証明されている。 実験の結果,privatreeは従来の予測精度よりも優れており,通常の決定木と比較してバックドア攻撃に対するロバスト性が著しく向上した。

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