論文の概要: PEaRL: Personalized Privacy of Human-Centric Systems using Early-Exit Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05864v2
• Date: Tue, 12 Nov 2024 23:12:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:08:55.061639
• Title: PEaRL: Personalized Privacy of Human-Centric Systems using Early-Exit Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: PEaRL:早期強化学習を用いた人間中心システムのパーソナライズされたプライバシ
• Authors: Mojtaba Taherisadr, Salma Elmalaki,
• Abstract要約: 本稿では,個人の行動パターンや嗜好に合わせて,プライバシ保護を強化するシステムPEaRLを紹介する。 どちらのシステムでも、PEaRLはプライバシー保護を31%強化し、それに対応するユーティリティーの24%を削減している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5317624228510748
• License:
• Abstract: In the evolving landscape of human-centric systems, personalized privacy solutions are becoming increasingly crucial due to the dynamic nature of human interactions. Traditional static privacy models often fail to meet the diverse and changing privacy needs of users. This paper introduces PEaRL, a system designed to enhance privacy preservation by tailoring its approach to individual behavioral patterns and preferences. While incorporating reinforcement learning (RL) for its adaptability, PEaRL primarily focuses on employing an early-exit strategy that dynamically balances privacy protection and system utility. This approach addresses the challenges posed by the variability and evolution of human behavior, which static privacy models struggle to handle effectively. We evaluate PEaRL in two distinct contexts: Smart Home environments and Virtual Reality (VR) Smart Classrooms. The empirical results demonstrate PEaRL's capability to provide a personalized tradeoff between user privacy and application utility, adapting effectively to individual user preferences. On average, across both systems, PEaRL enhances privacy protection by 31%, with a corresponding utility reduction of 24%.
• Abstract（参考訳）: 人間中心のシステムの進化する状況の中で、人間のインタラクションの動的な性質のために、パーソナライズされたプライバシソリューションがますます重要になっている。 従来の静的プライバシモデルは、ユーザの多様性と変化するプライバシのニーズを満たすことができないことが多い。 本稿では,個人の行動パターンや嗜好に合わせて,プライバシ保護を強化するシステムPEaRLを紹介する。 PEaRLはその適応性のために強化学習(RL)を取り入れている一方で、プライバシ保護とシステムユーティリティを動的にバランスさせる早期退避戦略の採用に重点を置いている。 このアプローチは、静的プライバシモデルが効果的に扱うのに苦労する人間の振る舞いの多様性と進化によって引き起こされる課題に対処する。 PEaRLは、スマートホーム環境とバーチャルリアリティ(VR)スマート教室の2つの異なる文脈で評価する。 実証的な結果は、PEaRLがユーザプライバシとアプリケーションユーティリティの個人化されたトレードオフを提供する能力を示し、個々のユーザの好みに効果的に適応する。 どちらのシステムでも、PEaRLはプライバシー保護を31%強化し、それに対応するユーティリティーの24%を削減している。

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