論文の概要: A Unified View of Differentially Private Deep Generative Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15696v1
• Date: Wed, 27 Sep 2023 14:38:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 13:25:49.531158
• Title: A Unified View of Differentially Private Deep Generative Modeling
• Title（参考訳）: 微分プライベート深部生成モデリングの統一的視点
• Authors: Dingfan Chen, Raouf Kerkouche, Mario Fritz
• Abstract要約: プライバシー上の懸念のあるデータには、データアクセスとデータ共有を頻繁に禁止する厳格な規制が伴う。 これらの障害を克服することは、プライバシーに敏感なデータを含む多くの現実世界のアプリケーションシナリオにおいて、技術的進歩の鍵となる。 差分的プライベート(DP)データパブリッシングは、データの衛生化された形式のみを公開する、魅力的なソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.72161965018005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The availability of rich and vast data sources has greatly advanced machine learning applications in various domains. However, data with privacy concerns comes with stringent regulations that frequently prohibited data access and data sharing. Overcoming these obstacles in compliance with privacy considerations is key for technological progress in many real-world application scenarios that involve privacy sensitive data. Differentially private (DP) data publishing provides a compelling solution, where only a sanitized form of the data is publicly released, enabling privacy-preserving downstream analysis and reproducible research in sensitive domains. In recent years, various approaches have been proposed for achieving privacy-preserving high-dimensional data generation by private training on top of deep neural networks. In this paper, we present a novel unified view that systematizes these approaches. Our view provides a joint design space for systematically deriving methods that cater to different use cases. We then discuss the strengths, limitations, and inherent correlations between different approaches, aiming to shed light on crucial aspects and inspire future research. We conclude by presenting potential paths forward for the field of DP data generation, with the aim of steering the community toward making the next important steps in advancing privacy-preserving learning.
• Abstract（参考訳）: リッチで巨大なデータソースの可用性は、さまざまなドメインの機械学習アプリケーションを大きく進歩させた。 しかし、プライバシーに関するデータには、データアクセスとデータ共有を頻繁に禁止する厳格な規制が伴う。 プライバシー配慮によるこれらの障害を克服することは、プライバシーに敏感なデータを含む多くの現実世界のアプリケーションシナリオにおいて、技術的進歩の鍵となる。 差分的プライベート(DP)データパブリッシングは、データの衛生化された形式のみが公開され、プライバシー保護の下流分析と機密ドメインでの再現可能な研究を可能にする、魅力的なソリューションを提供する。 近年,ディープニューラルネットワーク上でのプライベートトレーニングによるプライバシ保存型高次元データ生成を実現するための様々なアプローチが提案されている。 本稿では,これらのアプローチを体系化する新しい統一的視点を提案する。 我々は,異なるユースケースに対応する手法を体系的に導出するための共同設計空間を提供する。 次に、異なるアプローチ間の強み、制限、および固有の相関を議論し、重要な側面に光を当て、将来の研究を刺激することを目的とした。 最後に,プライバシ保護学習の次の重要なステップを進めるために,コミュニティを指導することを目的として,dpデータ生成の分野に向けた潜在的な道筋を提示する。

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