論文の概要: Making Differential Privacy Easier to Use for Data Controllers and Data Analysts using a Privacy Risk Indicator and an Escrow-Based Platform
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13104v2
- Date: Sat, 2 Mar 2024 23:21:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-03-19 01:54:08.685962
- Title: Making Differential Privacy Easier to Use for Data Controllers and Data Analysts using a Privacy Risk Indicator and an Escrow-Based Platform
- Title（参考訳）: プライバシリスク指標とエスクローベースプラットフォームを用いたデータコントローラとデータアナリティクスの差別化を容易にする
- Authors: Zhiru Zhu, Raul Castro Fernandez,
- Abstract要約: 差分プライバシー(DP)は個人データ分析を可能にするが、実際には利用が難しい。
個人プライバシに対する$epsilon$の選択の影響を示すプライバシーリスク指標を導入する。
また、DPが下流タスクに与える影響をアナリストが解釈するのに役立つユーティリティシグナリングプロトコルも導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.288762073608111
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Differential privacy (DP) enables private data analysis but is hard to use in practice. For data controllers who decide what output to release, choosing the amount of noise to add to the output is a non-trivial task because of the difficulty of interpreting the privacy parameter $\epsilon$. For data analysts who submit queries, it is hard to understand the impact of the noise introduced by DP on their tasks. To address these two challenges: 1) we define a privacy risk indicator that indicates the impact of choosing $\epsilon$ on individuals' privacy and use that to design an algorithm to choose $\epsilon$ and release output based on controllers' privacy preferences; 2) we introduce a utility signaling protocol that helps analysts interpret the impact of DP on their downstream tasks. We implement the algorithm and the protocol inside a new platform built on top of a data escrow, which allows controllers to control dataflows while maintaining high performance. We demonstrate our contributions through an IRB-approved user study, extensive experimental evaluations, and comparison with other DP platforms. All in all, our work contributes to making DP easier to use by lowering adoption barriers.
- Abstract（参考訳）: 差分プライバシー(DP)は個人データ分析を可能にするが、実際には利用が難しい。
リリースする出力を決定するデータコントローラの場合、プライバシパラメータを$\epsilon$と解釈することが難しいため、出力に追加するノイズの量を選択するのは簡単ではない。
クエリを提出するデータアナリストにとって、DPがタスクにもたらすノイズの影響を理解するのは難しい。
これら2つの課題に対処する。
1) 個人プライバシに対する$\epsilon$の選択の影響を示すプライバシリスク指標を定義し,それを用いて,コントローラのプライバシ優先に基づいて$\epsilon$を選択して出力をリリースするアルゴリズムを設計する。
2)我々は,DPが下流タスクに与える影響をアナリストが解釈するのに役立つユーティリティ・シグナリング・プロトコルを導入する。
我々は,データエスクロー上に構築された新しいプラットフォーム内にアルゴリズムとプロトコルを実装し,高い性能を維持しながら,コントローラがデータフローを制御できるようにする。
IRBが承認したユーザスタディ、広範な実験評価、および他のDPプラットフォームとの比較を通じて、我々の貢献を実証する。
全体として、私たちの仕事は、採用障壁を低くすることでDPをより使いやすくすることに貢献しています。
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