論文の概要: Privacy-Optimized Randomized Response for Sharing Multi-Attribute Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07584v1
- Date: Mon, 12 Feb 2024 11:34:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-25 11:29:11.578618
- Title: Privacy-Optimized Randomized Response for Sharing Multi-Attribute Data
- Title（参考訳）: マルチ属性データ共有のためのプライバシ最適化ランダム化応答
- Authors: Akito Yamamoto, Tetsuo Shibuya,
- Abstract要約: マルチ属性データの共有において最強のプライバシを保証するために,プライバシ最適化ランダム化応答を提案する。
また、近似属性機構を構築するための効率的なアルゴリズムを提案する。
提案手法は,既存の手法に比べて,データセット全体のプライバシー保証を大幅に強化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1510009152620668
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the increasing amount of data in society, privacy concerns in data sharing have become widely recognized. Particularly, protecting personal attribute information is essential for a wide range of aims from crowdsourcing to realizing personalized medicine. Although various differentially private methods based on randomized response have been proposed for single attribute information or specific analysis purposes such as frequency estimation, there is a lack of studies on the mechanism for sharing individuals' multiple categorical information itself. The existing randomized response for sharing multi-attribute data uses the Kronecker product to perturb each attribute information in turn according to the respective privacy level but achieves only a weak privacy level for the entire dataset. Therefore, in this study, we propose a privacy-optimized randomized response that guarantees the strongest privacy in sharing multi-attribute data. Furthermore, we present an efficient heuristic algorithm for constructing a near-optimal mechanism. The time complexity of our algorithm is O(k^2), where k is the number of attributes, and it can be performed in about 1 second even for large datasets with k = 1,000. The experimental results demonstrate that both of our methods provide significantly stronger privacy guarantees for the entire dataset than the existing method. In addition, we show an analysis example using genome statistics to confirm that our methods can achieve less than half the output error compared with that of the existing method. Overall, this study is an important step toward trustworthy sharing and analysis of multi-attribute data. The Python implementation of our experiments and supplemental results are available at https://github.com/ay0408/Optimized-RR.
- Abstract（参考訳）: 社会におけるデータ量の増加に伴い、データ共有におけるプライバシーの懸念が広く認識されるようになった。
特に,個人属性情報の保護は,クラウドソーシングからパーソナライズド医療の実現に至るまで,幅広い目的に不可欠である。
単一属性情報や周波数推定などの特定の分析目的のために、ランダム化応答に基づく様々な微分プライベートな手法が提案されているが、個人の複数のカテゴリ情報そのものを共有するメカニズムについての研究は乏しい。
マルチ属性データを共有するための既存のランダム化レスポンスは、Kronecker製品を使用して、各プライバシレベルに応じて各属性情報を順番に摂動するが、データセット全体の弱いプライバシレベルしか達成しない。
そこで本研究では,マルチ属性データの共有において最強のプライバシを保証する,プライバシ最適化ランダム化応答を提案する。
さらに,準最適機構を構築するための効率的なヒューリスティックアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムの時間複雑性は O(k^2) であり、k は属性の数であり、k = 1000 の大規模データセットであっても約 1 秒で実行できる。
実験結果から,本手法は既存の手法に比べて,データセット全体のプライバシー保証を著しく向上することが示された。
さらに,本手法が既存の手法と比較して出力誤差の半分未満を達成可能であることを確認するために,ゲノム統計を用いた分析例を示す。
全体として、本研究は多属性データの信頼に値する共有と分析に向けた重要なステップである。
実験と補足結果のPython実装はhttps://github.com/ay0408/Optimized-RRで公開されている。
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