論文の概要: R\'enyi Pufferfish Privacy: General Additive Noise Mechanisms and Privacy Amplification by Iteration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13985v1
• Date: Thu, 21 Dec 2023 16:18:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-22 14:04:56.987768
• Title: R\'enyi Pufferfish Privacy: General Additive Noise Mechanisms and Privacy Amplification by Iteration
• Title（参考訳）: R'enyi Pufferfishのプライバシー: 一般的な付加的なノイズメカニズムと反復によるプライバシー増幅
• Authors: Cl\'ement Pierquin and Aur\'elien Bellet and Marc Tommasi and Matthieu Boussard
• Abstract要約: Pufferfishのプライバシは、任意の秘密とデータに関する敵の事前知識をモデル化できる、フレキシブルな微分プライバシの一般化である。 我々は,R'enyi 発散に基づく Pufferfish の変種を紹介し,それが Pufferfish フレームワークの適用性の拡張を可能にすることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.892283691308384
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Pufferfish privacy is a flexible generalization of differential privacy that allows to model arbitrary secrets and adversary's prior knowledge about the data. Unfortunately, designing general and tractable Pufferfish mechanisms that do not compromise utility is challenging. Furthermore, this framework does not provide the composition guarantees needed for a direct use in iterative machine learning algorithms. To mitigate these issues, we introduce a R\'enyi divergence-based variant of Pufferfish and show that it allows us to extend the applicability of the Pufferfish framework. We first generalize the Wasserstein mechanism to cover a wide range of noise distributions and introduce several ways to improve its utility. We also derive stronger guarantees against out-of-distribution adversaries. Finally, as an alternative to composition, we prove privacy amplification results for contractive noisy iterations and showcase the first use of Pufferfish in private convex optimization. A common ingredient underlying our results is the use and extension of shift reduction lemmas.
• Abstract（参考訳）: pufferfish privacyは、データに関する任意の秘密や敵の事前知識をモデル化できる差分プライバシの柔軟な一般化である。 残念なことに、実用性を損なわない汎用かつトラクタブルなPufferfishメカニズムの設計は難しい。 さらに、このフレームワークは反復機械学習アルゴリズムの直接使用に必要な構成保証を提供していない。 これらの問題を緩和するために、R\'enyi 発散に基づく Pufferfish の変種を導入し、それが Pufferfish フレームワークの適用性の拡張を可能にすることを示す。 まず,wasserstein 機構を一般化し,幅広い雑音分布をカバーするとともに,その実用性を改善する方法をいくつか紹介する。 我々はまた、分配外敵に対してより強い保証を得る。 そして最後に,コンポジションの代替として,プライバシの増幅効果を検証し,プライベート凸最適化におけるpufferfishの初使用例を示す。 我々の結果の基盤となる共通の要素はシフト削減補題の使用と拡張です。

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