論文の概要: Privacy-aware Gaussian Process Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16541v1
• Date: Thu, 25 May 2023 23:44:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 17:36:29.374289
• Title: Privacy-aware Gaussian Process Regression
• Title（参考訳）: プライバシーを意識したガウス過程回帰
• Authors: Rui Tuo, Raktim Bhattacharya
• Abstract要約: 提案手法は,データ所有者がプライバシ上の懸念から構築した高忠実度教師あり学習モデルを共有することを望まない場合に利用することができる。 提案手法の鍵となる考え方は,ガウス過程モデルの予測分散が予め定義されたプライバシーレベルに達するまで,データに合成ノイズを加えることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.837881923712394
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose the first theoretical and methodological framework for Gaussian process regression subject to privacy constraints. The proposed method can be used when a data owner is unwilling to share a high-fidelity supervised learning model built from their data with the public due to privacy concerns. The key idea of the proposed method is to add synthetic noise to the data until the predictive variance of the Gaussian process model reaches a prespecified privacy level. The optimal covariance matrix of the synthetic noise is formulated in terms of semi-definite programming. We also introduce the formulation of privacy-aware solutions under continuous privacy constraints using kernel-based approaches, and study their theoretical properties. The proposed method is illustrated by considering a model that tracks the trajectories of satellites.
• Abstract（参考訳）: プライバシー制約を考慮したガウス過程回帰の理論的および方法論的枠組みを提案する。 提案手法は,プライバシ上の懸念からデータから構築した忠実度の高い教師付き学習モデルを,データ所有者が共有しない場合に使用可能である。 提案手法の鍵となる考え方は,ガウス過程モデルの予測分散が所定のプライバシーレベルに達するまで,データに合成ノイズを加えることである。 合成雑音の最適共分散行列は半定値計画法で定式化される。 また,カーネルベースの手法を用いて,継続的なプライバシー制約下でのプライバシアウェアソリューションの定式化を行い,その理論的性質について検討する。 提案手法は,衛星の軌道を追跡するモデルを検討することで示される。

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