論文の概要: Causal Discovery Under Local Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04037v3
• Date: Fri, 3 May 2024 12:40:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-06 17:57:02.001884
• Title: Causal Discovery Under Local Privacy
• Title（参考訳）: ローカルプライバシによる因果発見
• Authors: Rūta Binkytė, Carlos Pinzón, Szilvia Lestyán, Kangsoo Jung, Héber H. Arcolezi, Catuscia Palamidessi,
• Abstract要約: ローカル差分プライバシーは、データプロバイダが個別にデータに民営化メカニズムを適用できる変種である。 局所的差分的私的メカニズムをよく知られており、それらが提供するプライバシと、アルゴリズムが因果学習のために生成する因果構造の正確性とのトレードオフを比較検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.7835417207193585
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Differential privacy is a widely adopted framework designed to safeguard the sensitive information of data providers within a data set. It is based on the application of controlled noise at the interface between the server that stores and processes the data, and the data consumers. Local differential privacy is a variant that allows data providers to apply the privatization mechanism themselves on their data individually. Therefore it provides protection also in contexts in which the server, or even the data collector, cannot be trusted. The introduction of noise, however, inevitably affects the utility of the data, particularly by distorting the correlations between individual data components. This distortion can prove detrimental to tasks such as causal discovery. In this paper, we consider various well-known locally differentially private mechanisms and compare the trade-off between the privacy they provide, and the accuracy of the causal structure produced by algorithms for causal learning when applied to data obfuscated by these mechanisms. Our analysis yields valuable insights for selecting appropriate local differentially private protocols for causal discovery tasks. We foresee that our findings will aid researchers and practitioners in conducting locally private causal discovery.
• Abstract（参考訳）: 差分プライバシーは、データセット内のデータプロバイダの機密情報を保護するために設計された広く採用されているフレームワークである。 それは、データを保存し処理するサーバとデータ消費者の間のインターフェースにおける制御されたノイズの応用に基づいている。 ローカル差分プライバシーは、データプロバイダが個別にデータに民営化メカニズムを適用できる変種である。 したがって、サーバやデータコレクタさえ信頼できない状況でも保護を提供する。 しかし、ノイズの導入はデータの有用性に必然的に影響を与え、特に個々のデータコンポーネント間の相関関係を歪ませる。 この歪みは因果発見のようなタスクに有害である。 本稿では,これらのメカニズムが不明瞭なデータに適用した場合に,アルゴリズムが因果学習のために生成する因果構造と,それらが提供するプライバシのトレードオフとを比較した。 本分析は,因果発見タスクに適した局所微分プライベートプロトコルを選択するための貴重な洞察を与える。 我々の発見は、研究者や開業医が現地の私的因果発見を行うのに役立つと予測している。

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