論文の概要: Group Decision-Making among Privacy-Aware Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08156v2
• Date: Thu, 15 Feb 2024 21:50:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 19:10:20.741516
• Title: Group Decision-Making among Privacy-Aware Agents
• Title（参考訳）: プライバシアウェアエージェントの集団意思決定
• Authors: Marios Papachristou, M. Amin Rahimian
• Abstract要約: 個人のプライバシーを維持し、効果的な社会学習を可能にすることはどちらも重要なデシダータであるが、基本的には互いに相反しているように見える。 差分プライバシー(DP)に基づく厳密な統計的保証を用いて情報漏洩を制御する。 その結果,グループ意思決定の結果の質,学習精度,通信コスト,エージェントが備えているプライバシー保護の水準の両面でのトレードオフの性質が明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.88268082568407
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: How can individuals exchange information to learn from each other despite their privacy needs and security concerns? For example, consider individuals deliberating a contentious topic and being concerned about divulging their private experiences. Preserving individual privacy and enabling efficient social learning are both important desiderata but seem fundamentally at odds with each other and very hard to reconcile. We do so by controlling information leakage using rigorous statistical guarantees that are based on differential privacy (DP). Our agents use log-linear rules to update their beliefs after communicating with their neighbors. Adding DP randomization noise to beliefs provides communicating agents with plausible deniability with regard to their private information and their network neighborhoods. We consider two learning environments one for distributed maximum-likelihood estimation given a finite number of private signals and another for online learning from an infinite, intermittent signal stream. Noisy information aggregation in the finite case leads to interesting tradeoffs between rejecting low-quality states and making sure all high-quality states are accepted in the algorithm output. Our results flesh out the nature of the trade-offs in both cases between the quality of the group decision outcomes, learning accuracy, communication cost, and the level of privacy protections that the agents are afforded.
• Abstract（参考訳）: プライバシーやセキュリティの懸念にもかかわらず、個人はどのように情報を交換して相互に学び合うのか? 例えば、議論の多いトピックを熟考し、個人的な経験を開示することに関心を持つ個人を考える。 個人のプライバシーを維持し、効果的な社会的学習を可能にすることはどちらも重要なデシダータであるが、基本的には互いに相反し、和解が困難である。 我々は、差分プライバシー(dp)に基づく厳密な統計保証を用いて情報漏洩を制御する。 我々のエージェントは、隣人と通信した後、彼らの信念を更新するためにログリニアルールを使用します。 信条にDPランダム化ノイズを加えることで、コミュニケーションエージェントは、彼らのプライベート情報とそのネットワーク近隣について、もっともらしい識別性が得られる。 2つの学習環境を,有限個のプライベート信号が与えられた分散最大様相推定用と,無限の断続的な信号ストリームからオンライン学習用と考えて検討した。 有限ケースにおけるノイズ情報集約は、低品質状態の拒絶と、アルゴリズム出力にすべての高品質状態が受け入れられることの間の興味深いトレードオフをもたらす。 その結果,グループ意思決定の結果の質,学習精度,通信コスト,エージェントが備えているプライバシー保護の水準の両面でのトレードオフの性質が明らかになった。

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