論文の概要: Differentially Private Distributed Estimation and Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15865v3
• Date: Wed, 2 Aug 2023 03:27:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-03 17:12:33.315105
• Title: Differentially Private Distributed Estimation and Learning
• Title（参考訳）: 個人別分散推定と学習
• Authors: Marios Papachristou, M. Amin Rahimian
• Abstract要約: ネットワーク環境における分散推定と学習の問題について検討する。 エージェントは、プライベートに観察されたサンプルからランダム変数の未知の統計特性を推定するために情報を交換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.342658286826597
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study distributed estimation and learning problems in a networked environment in which agents exchange information to estimate unknown statistical properties of random variables from their privately observed samples. By exchanging information about their private observations, the agents can collectively estimate the unknown quantities, but they also face privacy risks. The goal of our aggregation schemes is to combine the observed data efficiently over time and across the network, while accommodating the privacy needs of the agents and without any coordination beyond their local neighborhoods. Our algorithms enable the participating agents to estimate a complete sufficient statistic from private signals that are acquired offline or online over time, and to preserve the privacy of their signals and network neighborhoods. This is achieved through linear aggregation schemes with adjusted randomization schemes that add noise to the exchanged estimates subject to differential privacy (DP) constraints. In every case, we demonstrate the efficiency of our algorithms by proving convergence to the estimators of a hypothetical, omniscient observer that has central access to all of the signals. We also provide convergence rate analysis and finite-time performance guarantees and show that the noise that minimizes the convergence time to the best estimates is the Laplace noise, with parameters corresponding to each agent's sensitivity to their signal and network characteristics. Finally, to supplement and validate our theoretical results, we run experiments on real-world data from the US Power Grid Network and electric consumption data from German Households to estimate the average power consumption of power stations and households under all privacy regimes.
• Abstract（参考訳）: エージェントが情報交換を行い、個人が観測したサンプルから未知の確率変数の統計的特性を推定するネットワーク環境における分散推定と学習の問題について検討する。 プライベートな観察に関する情報を交換することで、エージェントは未知の量をまとめて見積もることができるが、プライバシー上のリスクにも直面する。 我々のアグリゲーション・スキームの目標は、観測されたデータを時間とともに、ネットワーク全体にわたって効率的に組み合わせ、エージェントのプライバシー要求を調整し、その周辺地域を超えて調整することである。 我々のアルゴリズムにより、参加者はオフラインまたはオンラインで取得されたプライベート信号から十分な統計量を推定し、その信号とネットワーク近傍のプライバシーを維持することができる。 これは微分プライバシー(dp)制約の下で交換された推定値にノイズを付加する調整されたランダム化スキームを持つ線形集計スキームによって達成される。 いずれの場合も、全ての信号に中心的なアクセスを持つ仮説的、全知的な観測者の推定への収束を証明し、アルゴリズムの効率を実証する。 また,コンバージェンスレート解析と有限時間性能保証を提供し,コンバージェンス時間を最小化するノイズがラプラスノイズであり,各エージェントの信号およびネットワーク特性に対する感度に対応するパラメータであることを示す。 最後に,我々の理論的結果を補足し,検証するために,米国電力グリッドネットワークによる実世界のデータと,ドイツ家庭の電力消費データを用いて,すべてのプライバシー体制下での電力ステーションおよび家庭の平均消費電力を推定する実験を行った。

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