論文の概要: Accurate, Explainable, and Private Models: Providing Recourse While Minimizing Training Data Leakage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04341v1
• Date: Tue, 8 Aug 2023 15:38:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-09 12:15:41.264109
• Title: Accurate, Explainable, and Private Models: Providing Recourse While Minimizing Training Data Leakage
• Title（参考訳）: 正確、説明可能、プライベートモデル:トレーニングデータの漏洩を最小限に抑えながらリコースを提供する
• Authors: Catherine Huang, Chelse Swoopes, Christina Xiao, Jiaqi Ma, Himabindu Lakkaraju
• Abstract要約: 本稿では,2つの新しい手法について述べる。 DPM と LR は,相手が推測できることを減らすのに有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.921553888358375
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning models are increasingly utilized across impactful domains to predict individual outcomes. As such, many models provide algorithmic recourse to individuals who receive negative outcomes. However, recourse can be leveraged by adversaries to disclose private information. This work presents the first attempt at mitigating such attacks. We present two novel methods to generate differentially private recourse: Differentially Private Model (DPM) and Laplace Recourse (LR). Using logistic regression classifiers and real world and synthetic datasets, we find that DPM and LR perform well in reducing what an adversary can infer, especially at low FPR. When training dataset size is large enough, we find particular success in preventing privacy leakage while maintaining model and recourse accuracy with our novel LR method.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは、個々の結果を予測するために、影響のある領域でますます利用されています。 このように、多くのモデルは、否定的な結果を受ける個人にアルゴリズム的リコースを提供する。 しかし、recourseは敵によってプライベートな情報を開示するために利用される。 この研究はそのような攻撃を緩和する最初の試みである。 本稿では,微分プライベート・モデル(DPM)とラプラス・リコース(LR)の2つの新しい手法を提案する。 実世界および合成データセットのロジスティック回帰分類器を用いて、DPMとLRは、特に低FPRにおいて、敵対者が推論できることを減らすのに有効であることがわかった。 トレーニングデータセットのサイズが十分に大きい場合、モデルを維持しながらプライバシーの漏洩を防止し、新しいLR法でレコメンデーション精度を向上することに成功した。

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