論文の概要: Does Differentially Private Synthetic Data Lead to Synthetic Discoveries?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13612v1
• Date: Wed, 20 Mar 2024 14:03:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 16:38:11.066187
• Title: Does Differentially Private Synthetic Data Lead to Synthetic Discoveries?
• Title（参考訳）: 微分プライベートな合成データは合成発見につながるか?
• Authors: Ileana Montoya Perez, Parisa Movahedi, Valtteri Nieminen, Antti Airola, Tapio Pahikkala,
• Abstract要約: 微分プライバシー(DP)は現在、このトレードオフのバランスをとるための金の標準的アプローチと考えられている。 本研究は,DP合成バイオメディカルデータに対するMann-Whitney U試験を,I型およびII型エラーの観点から評価することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9573380763700712
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Background: Synthetic data has been proposed as a solution for sharing anonymized versions of sensitive biomedical datasets. Ideally, synthetic data should preserve the structure and statistical properties of the original data, while protecting the privacy of the individual subjects. Differential privacy (DP) is currently considered the gold standard approach for balancing this trade-off. Objectives: The aim of this study is to evaluate the Mann-Whitney U test on DP-synthetic biomedical data in terms of Type I and Type II errors, in order to establish whether statistical hypothesis testing performed on privacy preserving synthetic data is likely to lead to loss of test's validity or decreased power. Methods: We evaluate the Mann-Whitney U test on DP-synthetic data generated from real-world data, including a prostate cancer dataset (n=500) and a cardiovascular dataset (n=70 000), as well as on data drawn from two Gaussian distributions. Five different DP-synthetic data generation methods are evaluated, including two basic DP histogram release methods and MWEM, Private-PGM, and DP GAN algorithms. Conclusion: Most of the tested DP-synthetic data generation methods showed inflated Type I error, especially at privacy budget levels of $\epsilon\leq 1$. This result calls for caution when releasing and analyzing DP-synthetic data: low p-values may be obtained in statistical tests simply as a byproduct of the noise added to protect privacy. A DP smoothed histogram-based synthetic data generation method was shown to produce valid Type I error for all privacy levels tested but required a large original dataset size and a modest privacy budget ($\epsilon\geq 5$) in order to have reasonable Type II error levels.
• Abstract（参考訳）: 背景: バイオメディカルデータセットの匿名バージョンを共有するソリューションとして、合成データが提案されている。 理想的には、合成データは、個々の被験者のプライバシーを保護しながら、元のデータの構造と統計特性を保存するべきである。 微分プライバシー(DP)は現在、このトレードオフのバランスをとるための金の標準的アプローチと考えられている。 目的: 本研究の目的は, DP合成バイオメディカルデータに対するマン・ホイットニーU試験をI型およびII型エラーの観点から評価することであり, 合成データを保存するプライバシー上の統計的仮説テストが, 検査の有効性の喪失につながるか, あるいは低下する可能性があるかを明らかにすることである。 方法: 前立腺癌データセット(n=500)と心臓血管データセット(n=70000)を含む実世界のデータから生成されたDP合成データと2つのガウス分布から得られたデータについてMann-Whitney Uテストを評価する。 2つの基本DPヒストグラム解放法とMWEM,Private-PGM,DP GANアルゴリズムを含む5種類のDP合成データ生成手法の評価を行った。 結論: テストされたDP合成データ生成手法のほとんどは、特にプライバシー予算が$\epsilon\leq 1$である場合に、Type Iエラーが膨らんだことを示している。 この結果は、DP合成データを公開して分析する際に注意が必要である: プライバシーを保護するために追加されたノイズの副産物として、統計的テストで低いp値を得ることができる。 DPスムーズなヒストグラムベースの合成データ生成手法は、テスト対象のすべてのプライバシレベルに対して有効なType Iエラーを生成することを示したが、適切なType IIエラーレベルを得るためには、大きなデータセットサイズと控えめなプライバシ予算($\epsilon\geq 5$)が必要だった。

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