Fugu-MT 論文翻訳(概要): Differentially Private Aggregation via Imperfect Shuffling

論文の概要: Differentially Private Aggregation via Imperfect Shuffling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14733v1
Date: Mon, 28 Aug 2023 17:34:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-19 07:22:30.499681
Title: Differentially Private Aggregation via Imperfect Shuffling
Title（参考訳）: 不完全なシャッフルによる個人集団の識別
Authors: Badih Ghazi, Ravi Kumar, Pasin Manurangsi, Jelani Nelson, Samson Zhou,
Abstract要約: 本稿では,メッセージがほぼ均一にシャッフルされる不完全なシャッフル差分プライバシモデルを導入し,キュレーターによるプライベートアグリゲーションの検証を行った。驚くべきことに、不完全なシャッフルモデルには追加のエラーオーバーヘッドは必要ない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 64.19885806149958
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we introduce the imperfect shuffle differential privacy model, where messages sent from users are shuffled in an almost uniform manner before being observed by a curator for private aggregation. We then consider the private summation problem. We show that the standard split-and-mix protocol by Ishai et. al. [FOCS 2006] can be adapted to achieve near-optimal utility bounds in the imperfect shuffle model. Specifically, we show that surprisingly, there is no additional error overhead necessary in the imperfect shuffle model.
Abstract（参考訳）: 本稿では,未完成なシャッフル差分プライバシモデルを紹介し,ユーザからのメッセージは,キュレーターがプライベートアグリゲーションのために観察する前にほぼ均一にシャッフルされる。次に、私的和問題を考える。 We show that that the standard split-and-mix protocol by Ishai et al [FOCS 2006] can be adapt to achieve near-timal utility bounds in the imperfect shuffle model。特に,不完全なシャッフルモデルでは,追加のエラーオーバーヘッドは発生しない。

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