論文の概要: Approximation of Pufferfish Privacy for Gaussian Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12391v2
• Date: Mon, 6 May 2024 22:07:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 19:44:23.418592
• Title: Approximation of Pufferfish Privacy for Gaussian Priors
• Title（参考訳）: ガウス前駆体に対するフグのプライバシの近似
• Authors: Ni Ding,
• Abstract要約: また,各識別シークレットペアに設定されたガウス分布の平均と分散の差に,付加的なラプラスノイズが校正された場合,$(epsilon, delta)$-pufferfishのプライバシが達成されることを示す。 典型的なアプリケーションは、和(または平均)クエリのプライベートリリースである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.2584995033090625
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper studies how to approximate pufferfish privacy when the adversary's prior belief of the published data is Gaussian distributed. Using Monge's optimal transport plan, we show that $(\epsilon, \delta)$-pufferfish privacy is attained if the additive Laplace noise is calibrated to the differences in mean and variance of the Gaussian distributions conditioned on every discriminative secret pair. A typical application is the private release of the summation (or average) query, for which sufficient conditions are derived for approximating $\epsilon$-statistical indistinguishability in individual's sensitive data. The result is then extended to arbitrary prior beliefs trained by Gaussian mixture models (GMMs): calibrating Laplace noise to a convex combination of differences in mean and variance between Gaussian components attains $(\epsilon,\delta)$-pufferfish privacy.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,パワラマガエルのプライバシを,パワラマガエルがパワラマガエルのパワラマガエルのパワラマガエルのプライバシを推定する方法について検討する。 Mongeの最適輸送計画を用いて、各識別秘密対に条件付けられたガウス分布の平均と分散の差に付加的なLaplaceノイズを校正した場合、$(\epsilon, \delta)$-pufferfishのプライバシーが達成されることを示す。 典型的なアプリケーションは和(平均)クエリのプライベートリリースであり、個々の機密データにおいて$\epsilon$-statistical indistinguishabilityを近似するのに十分な条件が導出される。 その結果は、ガウス混合モデル(GMM)によって訓練された任意の事前信念に拡張される: 平均とガウス成分間の差異の凸結合にラプラスノイズを校正すると、プライバシが$(\epsilon,\delta)$-pufferfishに達する。

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