論文の概要: Composition in Differential Privacy for General Granularity Notions (Long Version)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14649v1
- Date: Mon, 28 Aug 2023 15:21:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 07:22:30.505419
- Title: Composition in Differential Privacy for General Granularity Notions (Long Version)
- Title（参考訳）: 一般粒度表記法(Long Version)における差分プライバシーの構成
- Authors: Patricia Guerra-Balboa, Àlex Miranda-Pascual, Javier Parra-Arnau, Thorsten Strufe,
- Abstract要約: 一般のフレームワークにおける差分プライバシ(DP)の構成可能性や,データドメインや近傍の定義について検討する。
我々の定理は、並列およびシーケンシャルな構成設定の両方をカバーする。重要な点として、それらの間にあるすべての設定をカバーし、構成の最終的なプライバシ損失を、精度を大幅に向上して計算することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.933288589449038
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The composition theorems of differential privacy (DP) allow data curators to combine different algorithms to obtain a new algorithm that continues to satisfy DP. However, new granularity notions (i.e., neighborhood definitions), data domains, and composition settings have appeared in the literature that the classical composition theorems do not cover. For instance, the parallel composition theorem does not apply to general granularity notions. This complicates the opportunity of composing DP mechanisms in new settings and obtaining accurate estimates of the incurred privacy loss after composition. To overcome these limitations, we study the composability of DP in a general framework and for any kind of data domain or neighborhood definition. We give a general composition theorem in both independent and adaptive versions and we provide analogous composition results for approximate, zero-concentrated, and Gaussian DP. Besides, we study the hypothesis needed to obtain the best composition bounds. Our theorems cover both parallel and sequential composition settings. Importantly, they also cover every setting in between, allowing us to compute the final privacy loss of a composition with greatly improved accuracy.
- Abstract（参考訳）: 差分プライバシー(DP)の合成定理により、データキュレーターは異なるアルゴリズムを組み合わせてDPを満たす新しいアルゴリズムを得ることができる。
しかし、古典的な合成定理がカバーしていないという文献には、新しい粒度の概念(すなわち、近傍の定義)、データ領域、構成設定が出現している。
例えば、平行合成定理は一般の粒度の概念には適用されない。
これにより、新しい設定でDP機構を構成する機会が複雑になり、構成後のプライバシー損失の正確な推定値が得られる。
これらの制約を克服するため、一般のフレームワークにおけるDPの構成可能性や、データドメインや近傍の定義について検討する。
独立版と適応版の両方で一般的な合成定理を与え、近似的、ゼロ集中型、ガウスDPに対して類似した合成結果を与える。
さらに,最適な構成境界を得るために必要な仮説について検討する。
私たちの定理は、並列およびシーケンシャルな構成設定の両方をカバーする。
重要なことに、これらはすべての設定をカバーしています。これにより、コンポジションの最終的なプライバシ損失を、精度を大幅に向上して計算することができます。
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