論文の概要: Enhancing Trade-offs in Privacy, Utility, and Computational Efficiency through MUltistage Sampling Technique (MUST)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13389v1
• Date: Wed, 20 Dec 2023 19:38:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-22 16:50:03.788106
• Title: Enhancing Trade-offs in Privacy, Utility, and Computational Efficiency through MUltistage Sampling Technique (MUST)
• Title（参考訳）: MUST(Multistage Smpling Technique)によるプライバシ、ユーティリティ、計算効率のトレードオフの強化
• Authors: Xingyuan Zhao, Fang Liu
• Abstract要約: プライバシ・アンプリフィケーション(PA)のためのMUST(MUST)と呼ばれるサブサンプリング手法のクラスを提案する。 本稿では,2段階のMUST手順,すなわちMUST.WO,MUST.OW,MUST.WWに対して,PA効果と実用性を包括的に分析する。 以上の結果から,MUST.OWとMUST.WWは1段サンプリング法よりも,エプシロン$が強いことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.107946593741216
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Applying a randomized algorithm to a subset of a dataset rather than the entire dataset is a common approach to amplify its privacy guarantees in the released information. We propose a class of subsampling methods named MUltistage Sampling Technique (MUST) for privacy amplification (PA) in the context of differential privacy (DP). We conduct comprehensive analyses of the PA effects and utility for several 2-stage MUST procedures, namely, MUST.WO, MUST.OW, and MUST.WW that respectively represent sampling with (W), without (O), with (W) replacement from the original dataset in stage I and then sampling without (O), with (W), with (W) replacement in stage II from the subset drawn in stage I. We also provide the privacy composition analysis over repeated applications of MUST via the Fourier accountant algorithm. Our theoretical and empirical results suggest that MUST.OW and MUST.WW have stronger PA in $\epsilon$ than the common one-stage sampling procedures including Poisson sampling, sampling without replacement, and sampling with replacement, while the results on $\delta$ vary case by case. We also prove that MUST.WO is equivalent to sampling with replacement in PA. Furthermore, the final subset generated by a MUST procedure is a multiset that may contain multiple copies of the same data points due to sampling with replacement involved, which enhances the computational efficiency of algorithms that require complex function calculations on distinct data points (e.g., gradient descent). Our utility experiments show that MUST delivers similar or improved utility and stability in the privacy-preserving outputs compared to one-stage subsampling methods at similar privacy loss. MUST can be seamlessly integrated into stochastic optimization algorithms or procedures that involve parallel or simultaneous subsampling (e.g., bagging and subsampling bootstrap) when DP guarantees are necessary.
• Abstract（参考訳）: データセット全体ではなくデータセットのサブセットにランダム化アルゴリズムを適用することは、リリース情報におけるプライバシの保証を強化する一般的なアプローチである。 差分プライバシー(DP)の文脈において,プライバシ増幅(PA)のためのMUST(MUltistage Smpling Technique)というサブサンプリング手法のクラスを提案する。 2段階の必須手続きである must.wo, must.ow, must.ww を,それぞれ (w), without (o), with (w) でサンプリングし, (o), without (w) でサンプリングし, stage i で描画された部分集合から stage ii で (w) を置換して,pa 効果と有用性を包括的に解析する。 また、フーリエ会計アルゴリズムを用いてMUSTの繰り返し適用に関するプライバシー構成分析を行う。 理論的および実証的な結果から,MUST.OWとMUST.WWのPA値が,ポアソンサンプリング,交換なしサンプリング,置換によるサンプリングを含む一般的な1段階サンプリング法よりも強いことが示唆された。 また、MUST.WOはPAで置換したサンプリングと等価であることを示す。 さらに、MUSTプロシージャによって生成される最後のサブセットはマルチセットであり、同一のデータポイントの複数のコピーを含むことができるため、異なるデータポイント(例えば勾配降下)で複雑な関数計算を必要とするアルゴリズムの計算効率が向上する。 我々のユーティリティ実験は、MUSTが同様の、または改善されたユーティリティと安定性をプライバシー保護出力で提供することを示す。 MUSTは、DP保証が必要な場合、並列または同時サブサンプリング(例えば、バッグとサブサンプリングブートストラップ)を含む確率最適化アルゴリズムや手順にシームレスに統合することができる。

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