Fugu-MT 論文翻訳(概要): Continual Release of Differentially Private Synthetic Data

論文の概要: Continual Release of Differentially Private Synthetic Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07884v1
Date: Tue, 13 Jun 2023 16:22:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-14 12:54:20.655107
Title: Continual Release of Differentially Private Synthetic Data
Title（参考訳）: 微分プライベート合成データの連続的リリース
Authors: Mark Bun, Marco Gaboardi, Marcel Neunhoeffer, Wanrong Zhang
Abstract要約: 微分プライベートな合成データを連続的にリリースする問題について検討する。各ステップごとに、各ステップが新しいデータ要素をレポートするモデルを導入します。本稿では,2種類のクエリを連続的に保存する合成データ生成アルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 31.37064398694776
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Motivated by privacy concerns in long-term longitudinal studies in medical and social science research, we study the problem of continually releasing differentially private synthetic data. We introduce a model where, in every time step, each individual reports a new data element, and the goal of the synthesizer is to incrementally update a synthetic dataset to capture a rich class of statistical properties. We give continual synthetic data generation algorithms that preserve two basic types of queries: fixed time window queries and cumulative time queries. We show nearly tight upper bounds on the error rates of these algorithms and demonstrate their empirical performance on realistically sized datasets from the U.S. Census Bureau's Survey of Income and Program Participation.
Abstract（参考訳）: 医学・社会科学研究における長期的縦断的研究におけるプライバシーの懸念に動機付けられ, 差分的プライベートな合成データを継続的にリリースする問題について検討した。我々は,各段階において,各段階ごとに新しいデータ要素を報告し,合成器の目標は,合成データセットを漸進的に更新して,リッチな統計特性をキャプチャするモデルを導入する。固定時間ウィンドウクエリと累積時間クエリの2つの基本型を格納する連続合成データ生成アルゴリズムを提供する。我々は,これらのアルゴリズムの誤差率についてほぼ上限を示し,米国国勢調査局の所得調査およびプログラム参加調査から得られた,現実的なサイズのデータセットにおけるその経験的性能を実証する。

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