論文の概要: Within-Dataset Disclosure Risk for Differential Privacy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13104v4
- Date: Mon, 03 Mar 2025 03:45:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-04 13:03:19.458863
- Title: Within-Dataset Disclosure Risk for Differential Privacy
- Title(参考訳): 差分プライバシーのためのデータ内開示リスク
- 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。
典型的なDPデプロイメントでは、コントローラは個人の機密データを管理し、個人のプライバシーを保護しながらアナリストのクエリに応答する責任を負う。
コントローラが$epsilon$を選択するのは、データベース内の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。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.288762073608111
- License:
- Abstract: Differential privacy (DP) enables private data analysis. In a typical DP deployment, controllers manage individuals' sensitive data and are responsible for answering analysts' queries while protecting individuals' privacy. They do so by choosing the privacy parameter $\epsilon$, which controls the degree of privacy for all individuals in all possible datasets. However, it is challenging for controllers to choose $\epsilon$ because of the difficulty of interpreting the privacy implications of such a choice on the within-dataset individuals. To address this challenge, we first derive a relative disclosure risk indicator (RDR) that indicates the impact of choosing $\epsilon$ on the within-dataset individuals' disclosure risk. We then design an algorithm to find $\epsilon$ based on controllers' privacy preferences expressed as a function of the within-dataset individuals' RDRs, and an alternative algorithm that finds and releases $\epsilon$ while satisfying DP. Lastly, we propose a solution that bounds the total privacy leakage when using the algorithm to answer multiple queries without requiring controllers to set the total privacy budget. We evaluate our contributions through an IRB-approved user study that shows the RDR is useful for helping controllers choose $\epsilon$, and experimental evaluations showing our algorithms are efficient and scalable.
- 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。
典型的なDPデプロイメントでは、コントローラは個人の機密データを管理し、個人のプライバシーを保護しながらアナリストのクエリに応答する責任を負う。
彼らはプライバシーパラメータ$\epsilon$を選択し、すべての可能なデータセットのすべての個人のプライバシーの度合いを制御する。
しかし、データ内の個人に対して、そのような選択がプライバシーに与える影響を解釈するのは難しいため、コントローラが$\epsilon$を選択することは困難である。
この課題に対処するために、我々はまず、データセット内の個人による開示リスクに対する$\epsilon$の選択の影響を示す相対的開示リスク指標(RDR)を導出する。
次に、データベース内の個人RDRの関数として表現されるコントローラのプライバシ設定に基づいて、$\epsilon$を見つけるアルゴリズムを設計し、DPを満たしながら$\epsilon$を見つけ、リリースする代替アルゴリズムを設計する。
最後に,アルゴリズムを用いて複数のクエリに応答する場合に,総プライバシ予算を設定することなく,総プライバシリークを回避でき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を通じて、RDRがコントローラが$\epsilon$を選択するのに役立つことを示すとともに、アルゴリズムが効率的でスケーラブルであることを示す実験的な評価を行った。
関連論文リスト
- Privacy-Preserving Retrieval Augmented Generation with Differential Privacy [25.896416088293908]
検索拡張生成(RAG)は、外部知識ソースから直接関連する情報を提供することで、大規模言語モデル(LLM)を支援する。
RAGは、外部データソースから機密情報を漏洩するリスクを出力する。
本研究では、データプライバシの正式な保証である差分プライバシ(DP)の下でRAGを探索する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-06T01:20:16Z) - Mind the Privacy Unit! User-Level Differential Privacy for Language Model Fine-Tuning [62.224804688233]
差分プライバシ(DP)は、モデルが特定のプライバシユニットで「ほとんど区別できない」ことを保証することで、有望なソリューションを提供する。
ユーザ間でのプライバシー保護の確保に必要なアプリケーションによって動機づけられたユーザレベルのDPについて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-20T13:54:32Z) - Conciliating Privacy and Utility in Data Releases via Individual Differential Privacy and Microaggregation [4.287502453001108]
$epsilon$-Differential Privacy(DP)は、強力なプライバシ保証を提供するよく知られたプライバシモデルである。
被験者にDPと同じ保護を提供しながらデータ歪みを低減させるiDP ($epsilon$-individual differential privacy) を提案する。
本稿では,2次データ解析の精度を著しく低下させることのない保護データを提供しながら,我々のアプローチが強力なプライバシ(小額のepsilon$)を提供することを示す実験について報告する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-21T10:23:18Z) - A Randomized Approach for Tight Privacy Accounting [63.67296945525791]
推定検証リリース(EVR)と呼ばれる新しい差分プライバシーパラダイムを提案する。
EVRパラダイムは、まずメカニズムのプライバシパラメータを推定し、その保証を満たすかどうかを確認し、最後にクエリ出力を解放する。
我々の実証的な評価は、新たに提案されたEVRパラダイムが、プライバシ保護機械学習のユーティリティプライバシトレードオフを改善することを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-17T00:38:01Z) - How Do Input Attributes Impact the Privacy Loss in Differential Privacy? [55.492422758737575]
DPニューラルネットワークにおけるオブジェクトごとの規範と個人のプライバシ損失との関係について検討する。
プライバシ・ロス・インプット・サセプティビリティ(PLIS)と呼ばれる新しい指標を導入し、被験者のプライバシ・ロスを入力属性に適応させることを可能にした。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-18T11:39:03Z) - Algorithms with More Granular Differential Privacy Guarantees [65.3684804101664]
我々は、属性ごとのプライバシー保証を定量化できる部分微分プライバシー(DP)について検討する。
本研究では,複数の基本データ分析および学習タスクについて検討し,属性ごとのプライバシパラメータが個人全体のプライバシーパラメータよりも小さい設計アルゴリズムについて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-08T22:43:50Z) - Individual Privacy Accounting for Differentially Private Stochastic Gradient Descent [69.14164921515949]
DP-SGDで訓練されたモデルをリリースする際の個々の事例に対するプライバシー保証を特徴付ける。
ほとんどの例では、最悪のケースよりも強力なプライバシー保証を享受しています。
これは、モデルユーティリティの観点からは守られないグループが同時に、より弱いプライバシー保証を経験することを意味する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-06T13:49:37Z) - Production of Categorical Data Verifying Differential Privacy:
Conception and Applications to Machine Learning [0.0]
差別化プライバシは、プライバシとユーティリティのトレードオフの定量化を可能にする正式な定義である。
ローカルDP(LDP)モデルでは、ユーザはデータをサーバに送信する前に、ローカルにデータをサニタイズすることができる。
いずれの場合も、微分プライベートなMLモデルは、非プライベートなモデルとほぼ同じユーティリティメトリクスを達成できると結論付けました。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-02T12:50:14Z) - Privately Publishable Per-instance Privacy [21.775752827149383]
客観的摂動によるパーソナライズドプライバシの損失を,pDP(Per-instance differential privacy)を用いてプライベートに共有する方法を検討する。
客観的な摂動によって学習したプライベートな経験的リスク最小化器をリリースする際のインスタンスごとのプライバシ損失を解析し、プライバシコストをほとんど必要とせず、個人的かつ正確にPDP損失を公表するための一連の方法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-03T15:17:29Z) - Private Reinforcement Learning with PAC and Regret Guarantees [69.4202374491817]
エピソード強化学習(RL)のためのプライバシー保護探索ポリシーを設計する。
まず、共同微分プライバシー(JDP)の概念を用いた有意義なプライバシー定式化を提供する。
そこで我々は,強いPACと後悔境界を同時に達成し,JDP保証を享受する,プライベートな楽観主義に基づく学習アルゴリズムを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-18T20:18:35Z) - Individual Privacy Accounting via a Renyi Filter [33.65665839496798]
個人ごとのパーソナライズされたプライバシ損失推定値に基づいて、より厳格なプライバシ損失会計を行う方法を提案する。
我々のフィルターは、Rogersらによる$(epsilon,delta)$-differential privacyの既知のフィルタよりもシンプルできつい。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-25T17:49:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。