論文の概要: Synthesizing Tight Privacy and Accuracy Bounds via Weighted Model Counting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16982v3
• Date: Tue, 01 Oct 2024 17:45:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-02 16:31:23.369003
• Title: Synthesizing Tight Privacy and Accuracy Bounds via Weighted Model Counting
• Title（参考訳）: 重み付きモデル計数によるタイトプライバシと精度境界の合成
• Authors: Lisa Oakley, Steven Holtzen, Alina Oprea,
• Abstract要約: 2つの中核的な課題は、DPアルゴリズムの分布の表現的でコンパクトで効率的な符号化を見つけることである。 プライバシーと正確性に縛られた合成法を開発することで、最初の課題に対処する。 DPアルゴリズムに固有の対称性を活用するためのフレームワークを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.552645730505715
• License:
• Abstract: Programmatically generating tight differential privacy (DP) bounds is a hard problem. Two core challenges are (1) finding expressive, compact, and efficient encodings of the distributions of DP algorithms, and (2) state space explosion stemming from the multiple quantifiers and relational properties of the DP definition. We address the first challenge by developing a method for tight privacy and accuracy bound synthesis using weighted model counting on binary decision diagrams, a state-of-the-art technique from the artificial intelligence and automated reasoning communities for exactly computing probability distributions. We address the second challenge by developing a framework for leveraging inherent symmetries in DP algorithms. Our solution benefits from ongoing research in probabilistic programming languages, allowing us to succinctly and expressively represent different DP algorithms with approachable language syntax that can be used by non-experts. We provide a detailed case study of our solution on the binary randomized response algorithm. We also evaluate an implementation of our solution using the Dice probabilistic programming language for the randomized response and truncated geometric above threshold algorithms. We compare to prior work on exact DP verification using Markov chain probabilistic model checking and the decision procedure DiPC. Very few existing works consider mechanized analysis of accuracy guarantees for DP algorithms. We additionally provide a detailed analysis using our technique for finding tight accuracy bounds for DP algorithms.
• Abstract（参考訳）: プログラムによって厳密な差分プライバシー(DP)境界を生成することは難しい問題である。 2つの主要な課題は、(1)DPアルゴリズムの分布の表現的、コンパクトで効率的な符号化を見つけること、(2)DP定義の多重量子化器と関係性から生じる状態空間の爆発である。 本稿では,二項決定図に基づく重み付きモデルカウントを用いた厳密なプライバシと精度境界合成法,人工知能による最先端技術,確率分布を正確に計算するための自動推論コミュニティを開発することで,最初の課題に対処する。 DPアルゴリズムに固有の対称性を活用するためのフレームワークを開発することで,この2つの課題に対処する。 我々のソリューションは、確率的プログラミング言語の研究の恩恵を受けており、非専門家が利用できる親しみやすい言語構文を用いて、様々なDPアルゴリズムを簡潔かつ表現的に表現することができる。 本稿では,バイナリランダム化応答アルゴリズムにおける解の詳細なケーススタディを提案する。 また,Dice確率型プログラミング言語を用いて,乱数化応答と乱数化した幾何学的しきい値アルゴリズムによる解の実装も検討した。 マルコフ連鎖確率モデル検査と決定手順 DiPC を用いた正確なDP検証に関する先行研究との比較を行った。 DPアルゴリズムの精度保証を機械化して解析する研究はほとんどない。 また,DPアルゴリズムの厳密な精度境界を求めるために,本手法を用いた詳細な解析を行った。

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