Fugu-MT 論文翻訳(概要): On the Impact of Multi-dimensional Local Differential Privacy on Fairness

論文の概要: On the Impact of Multi-dimensional Local Differential Privacy on Fairness

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04404v3
Date: Wed, 21 Feb 2024 09:06:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-22 19:38:10.704279
Title: On the Impact of Multi-dimensional Local Differential Privacy on Fairness
Title（参考訳）: 多次元局所微分プライバシーが公平性に及ぼす影響について
Authors: Karima Makhlouf, Heber H. Arcolezi, Sami Zhioua, Ghassen Ben Brahim, and Catuscia Palamidessi
Abstract要約: 偏差プライバシー(LDP)が不公平性に与える影響について検討した。特に、多次元 LDP は格差を減らすための効率的なアプローチである。本研究は,実践者の効果的なプライバシ保護プラクティスの実践を指導するための勧告の形で要約した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.237044436478256
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Automated decision systems are increasingly used to make consequential decisions in people's lives. Due to the sensitivity of the manipulated data as well as the resulting decisions, several ethical concerns need to be addressed for the appropriate use of such technologies, in particular, fairness and privacy. Unlike previous work, which focused on centralized differential privacy (DP) or local DP (LDP) for a single sensitive attribute, in this paper, we examine the impact of LDP in the presence of several sensitive attributes (i.e., multi-dimensional data) on fairness. Detailed empirical analysis on synthetic and benchmark datasets revealed very relevant observations. In particular, (1) multi-dimensional LDP is an efficient approach to reduce disparity, (2) the multi-dimensional approach of LDP (independent vs. combined) matters only at low privacy guarantees, and (3) the outcome Y distribution has an important effect on which group is more sensitive to the obfuscation. Last, we summarize our findings in the form of recommendations to guide practitioners in adopting effective privacy-preserving practices while maintaining fairness and utility in ML applications.
Abstract（参考訳）: 自動意思決定システムは、人々の生活の中で連続的な決定を行うためにますます使われています。操作されたデータの感度と結果の決定により、これらの技術、特に公平さとプライバシーを適切に利用するためには、いくつかの倫理的な懸念に対処する必要がある。本稿では, 単一機密属性に対する集中型差分プライバシー (DP) やローカルDP (LDP) に着目した以前の研究と異なり, 複数属性 (多次元データ) が公平性に与える影響について検討する。合成およびベンチマークデータセットの詳細な実験分析により、非常に関連する観測が明らかになった。特に,(1)多次元 LDP は格差を低減するための効率的なアプローチであり,(2)低プライバシー保証においてのみ LDP の多次元的アプローチが重要であり,(3) 結果 Y 分布は,どの群が難易度に敏感であるかに重要な影響を与える。最後に,MLアプリケーションの公正性と実用性を維持しつつ,効果的なプライバシ保護プラクティスの採用を実践者に対して指導する上での推奨事項として,私たちの知見を要約する。

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