論文の概要: Simulation-based Bayesian Inference from Privacy Protected Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12781v4
• Date: Sat, 29 Mar 2025 19:39:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 14:30:48.300994
• Title: Simulation-based Bayesian Inference from Privacy Protected Data
• Title（参考訳）: プライバシ保護データからのシミュレーションに基づくベイズ推定
• Authors: Yifei Xiong, Nianqiao Phyllis Ju, Sanguo Zhang,
• Abstract要約: プライバシ保護されたデータセットからのシミュレーションに基づく推論手法を提案する。 本稿では,感染性疾患モデルと通常の線形回帰モデルに基づく個別時系列データについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Many modern statistical analysis and machine learning applications require training models on sensitive user data. Under a formal definition of privacy protection, differentially private algorithms inject calibrated noise into the confidential data or during the data analysis process to produce privacy-protected datasets or queries. However, restricting access to only privatized data during statistical analysis makes it computationally challenging to make valid statistical inferences. In this work, we propose simulation-based inference methods from privacy-protected datasets. In addition to sequential Monte Carlo approximate Bayesian computation, we adopt neural conditional density estimators as a flexible family of distributions to approximate the posterior distribution of model parameters given the observed private query results. We illustrate our methods on discrete time-series data under an infectious disease model and with ordinary linear regression models. Illustrating the privacy-utility trade-off, our experiments and analysis demonstrate the necessity and feasibility of designing valid statistical inference procedures to correct for biases introduced by the privacy-protection mechanisms.
• Abstract（参考訳）: 現代の統計分析や機械学習アプリケーションの多くは、センシティブなユーザデータのトレーニングモデルを必要とする。 プライバシ保護の正式な定義の下では、差分的にプライベートなアルゴリズムが機密データに校正されたノイズを注入したり、あるいはデータ分析プロセス中にプライバシ保護されたデータセットやクエリを生成する。 しかし、統計分析において、民営データのみへのアクセスを制限することは、有効な統計的推測を行うことを計算的に困難にしている。 本研究では,プライバシ保護されたデータセットからのシミュレーションに基づく推論手法を提案する。 逐次モンテカルロ近似ベイズ計算に加えて、観測されたプライベートクエリ結果からモデルパラメータの後方分布を近似するために、フレキシブルな分布の族としてニューラル条件密度推定器を採用する。 本稿では,感染性疾患モデルと通常の線形回帰モデルに基づく個別時系列データについて述べる。 プライバシ・ユーティリティのトレードオフを図示し、プライバシー保護機構がもたらすバイアスを補正するために有効な統計的推論手順を設計する必要性と可能性を示した。

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