論文の概要: Making Differential Privacy Easier to Use for Data Controllers using a Privacy Risk Indicator
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13104v3
- Date: Mon, 02 Dec 2024 22:14:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:38:09.263829
- Title: Making Differential Privacy Easier to Use for Data Controllers using a Privacy Risk Indicator
- Title（参考訳）: プライバシリスク指標を用いたデータコントローラの微分プライバシの使いやすさ
- 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、実際は利用が困難である。
典型的なDPデプロイメントでは、データコントローラは個人の機密データを管理し、データアナリストのクエリに応答する責任を持つ。
それらはプライバシ損失予算である$epsilon$を選択し、クエリ出力にどの程度のノイズを加えるかを制御する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.288762073608111
- License:
- Abstract: Differential privacy (DP) enables private data analysis but is difficult to use in practice. In a typical DP deployment, data controllers manage individuals' sensitive data and are responsible for answering data analysts' queries while protecting individuals' privacy; they do so by choosing $\epsilon$, the privacy loss budget, which controls how much noise to add to the query output. However, it is challenging for data controllers to choose $\epsilon$ because of the difficulty of interpreting the privacy implications of such a choice on the individuals they wish to protect. To address this challenge, we first derive a privacy risk indicator (PRI) directly from the definition of ex-post per-instance privacy loss in the DP literature. The PRI indicates the impact of choosing $\epsilon$ on individuals' privacy. We then leverage the PRI to design an algorithm to choose $\epsilon$ and release query output based on data controllers' privacy preferences. We design a modification of the algorithm that allows releasing both the query output and $\epsilon$ while satisfying differential privacy, and we propose a solution that bounds the total privacy loss when using the algorithm to answer multiple queries without requiring controllers to set the total privacy loss budget. We demonstrate our contributions through an IRB-approved user study and experimental evaluations that show the PRI is useful for helping controllers choose $\epsilon$ and our algorithms are efficient. Overall, our work contributes to making DP easier to use for controllers 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、実際は利用が困難である。
典型的なDPデプロイメントでは、データコントローラは個人の機密データを管理し、個人のプライバシを保護しながらデータアナリストのクエリに応答する責任を持つ。
しかし、データコントローラが$\epsilon$を選択するのは、保護したい個人に対するそのような選択のプライバシー上の意味を理解するのが難しいためである。
この課題に対処するために,DP文献におけるポスト毎のプライバシー損失の定義から直接,プライバシリスク指標(PRI)を導出する。
PRIは個人のプライバシーに対する$\epsilon$の選択の影響を示している。
次に、PRIを利用して$\epsilon$を選択し、データコントローラのプライバシの好みに基づいたクエリ出力をリリースするアルゴリズムを設計します。
差分プライバシーを満足しながらクエリ出力と$\epsilon$の両方を解放できるアルゴリズムを設計し、このアルゴリズムを使用して複数のクエリに応答する際の合計プライバシ損失を、コントローラが全体のプライバシ損失予算を設定することなく制限するソリューションを提案する。
我々は、IRBが承認したユーザスタディと、PRIがコントローラーが$\epsilon$を選択するのに役立つことを示す実験的な評価を通じて、私たちのコントリビューションを実証する。
全体として、私たちの作業は、導入障壁を低くすることで、DPをコントローラで使いやすくすることに貢献しています。
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