論文の概要: A Learning-based Declarative Privacy-Preserving Framework for Federated Data Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12393v2
• Date: Fri, 27 Sep 2024 14:40:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 05:17:11.958661
• Title: A Learning-based Declarative Privacy-Preserving Framework for Federated Data Management
• Title（参考訳）: フェデレーションデータ管理のための学習型宣言型プライバシ保護フレームワーク
• Authors: Hong Guan, Summer Gautier, Rajan Hari Ambrish, Yancheng Wang, Chaowei Xiao, Yingzhen Yang, Jia Zou,
• Abstract要約: 本稿では,DP-SGDアルゴリズムを用いて学習したディープラーニングモデルを用いた新たなプライバシ保存手法を提案する。 次に、ユーザが"保護する方法"ではなく、"保護すべきプライベート情報"を指定可能な、宣言的なプライバシ保護ワークフローを新たにデモします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.847568516724937
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is challenging to select the right privacy-preserving mechanism for federated query processing over multiple private data silos. There exist numerous privacy-preserving mechanisms, such as secure multi-party computing (SMC), approximate query processing with differential privacy (DP), combined SMC and DP, DP-based data obfuscation, and federated learning. These mechanisms make different trade-offs among accuracy, privacy, execution efficiency, and storage efficiency. In this work, we first introduce a new privacy-preserving technique that uses a deep learning model trained using the Differentially-Private Stochastic Gradient Descent (DP-SGD) algorithm to replace portions of actual data to answer a query. We then demonstrate a novel declarative privacy-preserving workflow that allows users to specify "what private information to protect" rather than "how to protect". Under the hood, the system relies on a cost model to automatically choose privacy-preserving mechanisms as well as hyper-parameters. At the same time, the proposed workflow also allows human experts to review and tune the selected privacy-preserving mechanism for audit/compliance, and optimization purposes.
• Abstract（参考訳）: 複数のプライベートデータサイロ上でのフェデレーションクエリ処理の適切なプライバシ保護メカニズムを選択するのは難しい。 セキュアなマルチパーティコンピューティング(SMC)、差分プライバシによる近似クエリ処理(DP)、SMCとDPの組み合わせ、DPベースのデータ難読化、フェデレーション学習など、多くのプライバシ保護機構が存在する。 これらのメカニズムは、正確性、プライバシ、実行効率、ストレージ効率に異なるトレードオフをもたらす。 そこで本研究では,DP-SGDアルゴリズムを用いて学習したディープラーニングモデルを用いて,実際のデータの一部を置換してクエリに応答する,新たなプライバシ保存手法を提案する。 次に、ユーザが"保護する方法"ではなく、"保護すべきプライベート情報"を指定可能な、宣言的なプライバシ保護ワークフローを紹介します。 内部では、ハイパーパラメータだけでなく、プライバシー保護機構を自動的に選択するためのコストモデルに依存している。 同時に、提案されたワークフローでは、監査/コンプライアンス、最適化目的のために選択されたプライバシ保護メカニズムをレビューし、調整することができる。

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