論文の概要: Differentially Private Range Queries with Correlated Input Perturbation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07066v2
• Date: Wed, 06 Nov 2024 21:48:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:36:27.140119
• Title: Differentially Private Range Queries with Correlated Input Perturbation
• Title（参考訳）: 相関入力摂動を持つ差分プライベートレンジクエリ
• Authors: Prathamesh Dharangutte, Jie Gao, Ruobin Gong, Guanyang Wang,
• Abstract要約: 本稿では,線形クエリに対して,不偏性,一貫性,統計的透明性,ユーティリティ要件に対する制御を実現するために,相関入力摂動を利用した微分プライベートなメカニズムのクラスを提案する。 我々の理論的および実証的な分析は、我々はほぼ最適の効用を達成し、他の方法と効果的に競合し、議論された全ての好ましい統計特性を維持できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.169888822435757
• License:
• Abstract: This work proposes a class of differentially private mechanisms for linear queries, in particular range queries, that leverages correlated input perturbation to simultaneously achieve unbiasedness, consistency, statistical transparency, and control over utility requirements in terms of accuracy targets expressed either in certain query margins or as implied by the hierarchical database structure. The proposed Cascade Sampling algorithm instantiates the mechanism exactly and efficiently. Our theoretical and empirical analysis demonstrates that we achieve near-optimal utility, effectively compete with other methods, and retain all the favorable statistical properties discussed earlier.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,線形クエリ,特にレンジクエリに対する微分プライベートなメカニズムのクラスを提案する。これは相関入力摂動を利用して,不偏性,一貫性,統計透過性,ユーティリティ要求の制御を,あるクエリマージンで表現された精度目標,あるいは階層的なデータベース構造によって示唆された精度目標の観点から同時に達成する。 提案したカスケードサンプリングアルゴリズムは、そのメカニズムを正確かつ効率的にインスタンス化する。 我々の理論的および実証的な分析は、我々はほぼ最適の効用を達成し、他の方法と効果的に競合し、以前に議論された全ての好ましい統計特性を保持することを証明している。

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