論文の概要: Pure Differential Privacy for Functional Summaries via a Laplace-like Process

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00125v2
• Date: Sun, 3 Mar 2024 23:49:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 02:49:56.025467
• Title: Pure Differential Privacy for Functional Summaries via a Laplace-like Process
• Title（参考訳）: laplace-likeプロセスによる機能要約の純粋微分プライバシー
• Authors: Haotian Lin, Matthew Reimherr
• Abstract要約: この研究は、機能的な要約に差分プライバシーの新たなメカニズムを導入する。 独立成分置換プロセス(ICLP)機構は、関心の要約を真に無限次元のオブジェクトとして扱う。 合成および実データセットに関する数値実験により,提案手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.557392136621894
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many existing mechanisms to achieve differential privacy (DP) on infinite-dimensional functional summaries often involve embedding these summaries into finite-dimensional subspaces and applying traditional DP techniques. Such mechanisms generally treat each dimension uniformly and struggle with complex, structured summaries. This work introduces a novel mechanism for DP functional summary release: the Independent Component Laplace Process (ICLP) mechanism. This mechanism treats the summaries of interest as truly infinite-dimensional objects, thereby addressing several limitations of existing mechanisms. We establish the feasibility of the proposed mechanism in multiple function spaces. Several statistical estimation problems are considered, and we demonstrate one can enhance the utility of sanitized summaries by oversmoothing their non-private counterpart. Numerical experiments on synthetic and real datasets demonstrate the efficacy of the proposed mechanism.
• Abstract（参考訳）: 無限次元機能的サマリー上の微分プライバシー(DP)を達成するための多くの既存のメカニズムは、これらのサマリーを有限次元部分空間に埋め込み、従来のDP技術を適用することを含む。 このようなメカニズムは一般に各次元を均一に扱い、複雑で構造化された要約と格闘する。 本研究は,DP機能概要リリースの新たなメカニズムとして,独立コンポーネントラプラスプロセス(ICLP)機構を紹介する。 このメカニズムは興味の要約を真に無限次元のオブジェクトとして扱い、既存のメカニズムのいくつかの制限に対処する。 複数の関数空間における提案機構の実現可能性を確立する。 統計的な推定問題をいくつか検討し,非プライベートなサマリーを過小評価することで,サニタイズされたサマリーの有用性を高めることを実証する。 合成および実データセットに関する数値実験により,提案手法の有効性が示された。

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