論文の概要: Benchmarking Private Population Data Release Mechanisms: Synthetic Data vs. TopDown

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.18024v1
• Date: Wed, 31 Jan 2024 17:38:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 12:08:11.085740
• Title: Benchmarking Private Population Data Release Mechanisms: Synthetic Data vs. TopDown
• Title（参考訳）: プライベート人口データリリースメカニズムのベンチマーク:Synthetic Data vs. TopDown
• Authors: Aadyaa Maddi, Swadhin Routray, Alexander Goldberg, Giulia Fanti,
• Abstract要約: 本研究では、TopDownアルゴリズムとプライベート合成データ生成を比較し、クエリの複雑さによる精度への影響を判定する。 この結果から,TopDownアルゴリズムは,分散クエリに対して,評価したどの合成データ手法よりもはるかに優れたプライバシー-忠実トレードオフを実現することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.40020716418472
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Differential privacy (DP) is increasingly used to protect the release of hierarchical, tabular population data, such as census data. A common approach for implementing DP in this setting is to release noisy responses to a predefined set of queries. For example, this is the approach of the TopDown algorithm used by the US Census Bureau. Such methods have an important shortcoming: they cannot answer queries for which they were not optimized. An appealing alternative is to generate DP synthetic data, which is drawn from some generating distribution. Like the TopDown method, synthetic data can also be optimized to answer specific queries, while also allowing the data user to later submit arbitrary queries over the synthetic population data. To our knowledge, there has not been a head-to-head empirical comparison of these approaches. This study conducts such a comparison between the TopDown algorithm and private synthetic data generation to determine how accuracy is affected by query complexity, in-distribution vs. out-of-distribution queries, and privacy guarantees. Our results show that for in-distribution queries, the TopDown algorithm achieves significantly better privacy-fidelity tradeoffs than any of the synthetic data methods we evaluated; for instance, in our experiments, TopDown achieved at least $20\times$ lower error on counting queries than the leading synthetic data method at the same privacy budget. Our findings suggest guidelines for practitioners and the synthetic data research community.
• Abstract（参考訳）: 差分プライバシー(DP)は、国勢調査データのような階層的で表層的な人口データのリリースを保護するために、ますます使われてきている。 この設定でDPを実装するための一般的なアプローチは、事前定義されたクエリセットに対するノイズの多い応答をリリースすることである。 例えば、これは米国国勢調査局が使用しているTopDownアルゴリズムのアプローチである。 このようなメソッドには、最適化されていないクエリに応答できないという、重大な欠点がある。 魅力的な代替手段は、ある生成分布から引き出されたDP合成データを生成することである。 TopDownの方法と同じように、合成データは特定のクエリに応答するように最適化することもできる。 我々の知る限りでは、これらのアプローチの試行錯誤的な比較は行われていない。 本研究では、TopDownアルゴリズムとプライベート合成データ生成の比較を行い、クエリの複雑さ、分散内と分散外クエリ、プライバシ保証による精度への影響を判定する。 この結果から,TopDownアルゴリズムは,提案した合成データ手法よりもはるかに優れたプライバシ-忠実トレードオフを実現していることが明らかとなった。 本研究は,臨床医と総合データ研究コミュニティのガイドラインを示唆するものである。

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