論文の概要: DPI: Ensuring Strict Differential Privacy for Infinite Data Streaming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04738v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 22:37:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 12:56:06.443445
• Title: DPI: Ensuring Strict Differential Privacy for Infinite Data Streaming
• Title（参考訳）: DPI: 無限データストリーミングのための厳密な微分プライバシーを保証する
• Authors: Shuya Feng, Meisam Mohammady, Han Wang, Xiaochen Li, Zhan Qin, Yuan Hong,
• Abstract要約: クラウドソーシング分析、行動研究、リアルタイム監視といったアプリケーションにとって重要なデータストリーミングは、プライバシー上の重大なリスクに直面している。 差分プライバシー(DP)という厳格なプライバシー概念を用いて、データストリームをリリースしようとする最近の取り組みは、プライバシー漏洩の問題に直面している。 Infinite Disclosure (DPI) 上での差分プライベートなデータストリーミングのための新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.29975479494799
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Streaming data, crucial for applications like crowdsourcing analytics, behavior studies, and real-time monitoring, faces significant privacy risks due to the large and diverse data linked to individuals. In particular, recent efforts to release data streams, using the rigorous privacy notion of differential privacy (DP), have encountered issues with unbounded privacy leakage. This challenge limits their applicability to only a finite number of time slots (''finite data stream'') or relaxation to protecting the events (''event or $w$-event DP'') rather than all the records of users. A persistent challenge is managing the sensitivity of outputs to inputs in situations where users contribute many activities and data distributions evolve over time. In this paper, we present a novel technique for Differentially Private data streaming over Infinite disclosure (DPI) that effectively bounds the total privacy leakage of each user in infinite data streams while enabling accurate data collection and analysis. Furthermore, we also maximize the accuracy of DPI via a novel boosting mechanism. Finally, extensive experiments across various streaming applications and real datasets (e.g., COVID-19, Network Traffic, and USDA Production), show that DPI maintains high utility for infinite data streams in diverse settings. Code for DPI is available at https://github.com/ShuyaFeng/DPI.
• Abstract（参考訳）: クラウドソーシング分析、行動研究、リアルタイム監視といったアプリケーションにとって重要なデータストリーミングは、個人にリンクされた大規模で多様なデータのために、プライバシー上の重大なリスクに直面している。 特に、データストリームをリリースするための最近の取り組みでは、厳格なプライバシー概念である差分プライバシー(DP)を使用して、無制限のプライバシー漏洩の問題に直面している。 この課題は、ユーザのすべてのレコードではなく、イベント('event'または$w$-event DP'')を保護するための、限られた時間スロット('finite data stream'')や緩和に限定する。 永続的な課題は、ユーザが多くのアクティビティに貢献し、データ分散が時間とともに進化する状況において、インプットに対する出力の感度を管理することである。 本稿では、無限のデータストリームにおいて、各ユーザのプライバシー漏洩を効果的に束縛し、正確なデータ収集と分析を可能にする、Infinite Disclosure (DPI)上での微分プライベートデータストリーミングのための新しい手法を提案する。 さらに, DPIの精度も, 新規なブースティング機構により最大化する。 最後に、さまざまなストリーミングアプリケーションと実際のデータセット(例えば、COVID-19、ネットワークトラフィック、USDA Production)にわたる広範な実験により、DPIは多様な設定で無限のデータストリームに対して高いユーティリティを維持していることが示された。 DPIのコードはhttps://github.com/ShuyaFeng/DPIで公開されている。

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