論文の概要: Mean estimation in the add-remove model of differential privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06658v1
• Date: Mon, 11 Dec 2023 18:59:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 14:09:50.627835
• Title: Mean estimation in the add-remove model of differential privacy
• Title（参考訳）: 差分プライバシーの付加除去モデルにおける平均推定
• Authors: Alex Kulesza and Ananda Theertha Suresh and Yuyan Wang
• Abstract要約: 差分プライバシーの付加除去モデルに基づく一次元平均推定問題について検討する。 提案アルゴリズムは,実際によく使用されるアルゴリズムよりも平均2乗誤差が2倍に向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.78625240235862
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Differential privacy is often studied under two different models of neighboring datasets: the add-remove model and the swap model. While the swap model is used extensively in the academic literature, many practical libraries use the more conservative add-remove model. However, analysis under the add-remove model can be cumbersome, and obtaining results with tight constants requires some additional work. Here, we study the problem of one-dimensional mean estimation under the add-remove model of differential privacy. We propose a new algorithm and show that it is min-max optimal, that it has the correct constant in the leading term of the mean squared error, and that this constant is the same as the optimal algorithm in the swap model. Our results show that, for mean estimation, the add-remove and swap model give nearly identical error even though the add-remove model cannot treat the size of the dataset as public information. In addition, we demonstrate empirically that our proposed algorithm yields a factor of two improvement in mean squared error over algorithms often used in practice.
• Abstract（参考訳）: 差分プライバシーは、しばしば隣接するデータセットの2つの異なるモデル、すなわちアドレベーブモデルとスワップモデルの下で研究される。 スワップモデルは学術文献で広く使われているが、多くの実践的な図書館はより保守的な追加削除モデルを使用している。 しかし、Add-Removeモデルに基づく解析は煩雑であり、厳密な定数で結果を得るには若干の作業が必要である。 本稿では,差分プライバシーの付加除去モデルに基づく一次元平均推定問題について検討する。 提案手法では, 平均二乗誤差の先頭項における正定数が min-max 最適であり, この定数がスワップモデルにおける最適アルゴリズムと同じであることを示す。 その結果,付加除去モデルでは,データセットのサイズを公開情報として扱えないにもかかわらず,付加除去モデルとスワップモデルがほぼ同じ誤差を与えることがわかった。 さらに,本提案手法は,実際によく使用されるアルゴリズムよりも平均二乗誤差が2倍向上することを示す。

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