論文の概要: Differentially Private Permutation Tests: Applications to Kernel Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19043v1
- Date: Sun, 29 Oct 2023 15:13:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-31 14:51:54.650357
- Title: Differentially Private Permutation Tests: Applications to Kernel Methods
- Title（参考訳）: 異なるプライベートな置換テスト:カーネルメソッドへの応用
- Authors: Ilmun Kim and Antonin Schrab
- Abstract要約: 差分プライバシーは、プライバシー保護のための厳格な枠組みとして登場し、学術界と産業界の両方で広く認知されている。
本稿では,差分プライベートな置換テストを導入することにより,仮説テストの文脈における懸念を軽減することを目的とする。
提案フレームワークは、従来の非プライベートな置換試験をプライベートな設定に拡張し、有限サンプルの妥当性と差分プライバシーの両方を厳密な方法で維持する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.596498528060537
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent years have witnessed growing concerns about the privacy of sensitive
data. In response to these concerns, differential privacy has emerged as a
rigorous framework for privacy protection, gaining widespread recognition in
both academic and industrial circles. While substantial progress has been made
in private data analysis, existing methods often suffer from impracticality or
a significant loss of statistical efficiency. This paper aims to alleviate
these concerns in the context of hypothesis testing by introducing
differentially private permutation tests. The proposed framework extends
classical non-private permutation tests to private settings, maintaining both
finite-sample validity and differential privacy in a rigorous manner. The power
of the proposed test depends on the choice of a test statistic, and we
establish general conditions for consistency and non-asymptotic uniform power.
To demonstrate the utility and practicality of our framework, we focus on
reproducing kernel-based test statistics and introduce differentially private
kernel tests for two-sample and independence testing: dpMMD and dpHSIC. The
proposed kernel tests are straightforward to implement, applicable to various
types of data, and attain minimax optimal power across different privacy
regimes. Our empirical evaluations further highlight their competitive power
under various synthetic and real-world scenarios, emphasizing their practical
value. The code is publicly available to facilitate the implementation of our
framework.
- Abstract（参考訳）: 近年、機密データのプライバシーに関する懸念が高まっている。
これらの懸念に応えて、差分プライバシーはプライバシー保護の厳格な枠組みとして浮上し、学術界と産業界の両方で広く認識されるようになった。
個人データ分析においてかなりの進歩があったが、既存の手法はしばしば非現実性や統計的効率の著しい損失に悩まされる。
本稿では,これらの懸念を仮説テストの文脈で緩和し,微分プライベートな置換テストを導入することを目的とする。
提案フレームワークは、従来の非プライベートな置換試験をプライベートな設定に拡張し、有限サンプルの妥当性と差分プライバシーの両方を厳密な方法で維持する。
提案するテストのパワーは,テスト統計の選択に依存し,一貫性と非漸近的一様パワーの一般的な条件を確立する。
本フレームワークの有用性と実用性を示すため,カーネルベースのテスト統計を再現することに注力し,dpMMDとdpHSICという2サンプル独立テストのための差分プライベートカーネルテストを導入する。
提案されたカーネルテストは、実装が簡単で、さまざまな種類のデータに適用でき、異なるプライバシレシで最小限の電力を得ることができる。
私たちの経験的評価は、様々な合成および実世界のシナリオ下での競争力をさらに強調し、実用的価値を強調します。
フレームワークの実装を容易にするために、コードは公開されています。
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