Fugu-MT 論文翻訳(概要): Using Participants' Utility Functions to Compare Versions of Differential Privacy

論文の概要: Using Participants' Utility Functions to Compare Versions of Differential Privacy

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06258v1
Date: Tue, 10 Oct 2023 02:04:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-19 02:42:56.397619
Title: Using Participants' Utility Functions to Compare Versions of Differential Privacy
Title（参考訳）: 参加者のユーティリティ機能を用いた差別化プライバシの比較
Authors: Nitin Kohli, Michael Carl Tschantz,
Abstract要約: 期待されるユーティリティの変化は、古典的なユークリッド計量によって測定されるべきである。潜在的な参加者のユーティリティ関数の性質は、$epsilon$と$delta$の特定の値とともに、どのプライバシー保証が望ましいかを大きく変えることができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.541245035103301
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We use decision theory to compare variants of differential privacy from the perspective of prospective study participants. We posit the existence of a preference ordering on the set of potential consequences that study participants can incur, which enables the analysis of individual utility functions. Drawing upon the theory of measurement, we argue that changes in expected utilities should be measured via the classic Euclidean metric. We then consider the question of which privacy guarantees would be more appealing for individuals under different decision settings. Through our analysis, we found that the nature of the potential participant's utility function, along with the specific values of $\epsilon$ and $\delta$, can greatly alter which privacy guarantees are preferable.
Abstract（参考訳）: 我々は、意思決定理論を用いて、予測研究参加者の視点から、差分プライバシーの変種を比較する。我々は、参加者が得る可能性のある潜在的な結果の集合に基づいて、選好順序の存在を仮定し、個々のユーティリティ機能の分析を可能にする。測定理論に基づいて、期待されるユーティリティの変化は古典的ユークリッド計量によって測定されるべきであると主張する。次に、異なる決定条件の下で、どのプライバシー保証がより魅力的かという問題を考察する。分析の結果、潜在的な参加者のユーティリティ機能の性質と、$\epsilon$と$\delta$の具体的な値が、どのプライバシー保証が望ましいかを大きく変えられることがわかった。

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