論文の概要: Deciphering the Interplay between Local Differential Privacy, Average Bayesian Privacy, and Maximum Bayesian Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16591v2
• Date: Thu, 28 Mar 2024 15:27:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-03-29 10:59:24.953909
• Title: Deciphering the Interplay between Local Differential Privacy, Average Bayesian Privacy, and Maximum Bayesian Privacy
• Title（参考訳）: 局所微分プライバシー、平均ベイズプライバシー、最大ベイズプライバシーの相互作用の解読
• Authors: Xiaojin Zhang, Yulin Fei, Wei Chen, Hai Jin,
• Abstract要約: 我々はベイジアン・プライバシを導入し、LDPとベイジアン・プライバシ・トレードオフに関する新たな洞察を公表した。 私たちの研究は、将来の経験的探索の基盤となるだけでなく、プライバシー保護アルゴリズムの設計を促進することを約束しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.853502904387376
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The swift evolution of machine learning has led to emergence of various definitions of privacy due to the threats it poses to privacy, including the concept of local differential privacy (LDP). Although widely embraced and utilized across numerous domains, this conventional approach to measure privacy still exhibits certain limitations, spanning from failure to prevent inferential disclosure to lack of consideration for the adversary's background knowledge. In this comprehensive study, we introduce Bayesian privacy and delve into the intricate relationship between LDP and its Bayesian counterparts, unveiling novel insights into utility-privacy trade-offs. We introduce a framework that encapsulates both attack and defense strategies, highlighting their interplay and effectiveness. The relationship between LDP and Maximum Bayesian Privacy (MBP) is first revealed, demonstrating that under uniform prior distribution, a mechanism satisfying $\xi$-LDP will satisfy $\xi$-MBP and conversely $\xi$-MBP also confers 2$\xi$-LDP. Our next theoretical contribution are anchored in the rigorous definitions and relationships between Average Bayesian Privacy (ABP) and Maximum Bayesian Privacy (MBP), encapsulated by equations $\epsilon_{p,a} \leq \frac{1}{\sqrt{2}}\sqrt{(\epsilon_{p,m} + \epsilon)\cdot(e^{\epsilon_{p,m} + \epsilon} - 1)}$. These relationships fortify our understanding of the privacy guarantees provided by various mechanisms. Our work not only lays the groundwork for future empirical exploration but also promises to facilitate the design of privacy-preserving algorithms, thereby fostering the development of trustworthy machine learning solutions.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の急速な進化は、ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)の概念を含む、プライバシに影響を及ぼす脅威によって、さまざまなプライバシ定義の出現につながった。 多くのドメインで広く受け入れられ、利用されてきたが、この従来のプライバシー測定手法は依然として一定の制限を課している。 本稿では,ベイジアン・プライバシと,そのバイジアン・プライバシ・トレードオフに関する新たな知見を公開して,LDPとベイジアン・プライバシの複雑な関係を掘り下げる。 攻撃戦略と防衛戦略の両方をカプセル化したフレームワークを導入し,その相互作用と有効性を強調した。 LDPと最大ベイズプライバシー(MBP)の関係が最初に明らかにされ、均一な事前分布の下では、$\xi$-LDPを満たすメカニズムが$\xi$-MBPを満足し、逆に$\xi$-MBPもまた2$\xi$-LDPを満足することを示した。 我々の次の理論的貢献は、Average Bayesian Privacy (ABP) と Maximum Bayesian Privacy (MBP) の間の厳密な定義と関係に固定され、方程式 $\epsilon_{p,a} \leq \frac{1}{\sqrt{2}}\sqrt{(\epsilon_{p,m} + \epsilon)\cdot(e^{\epsilon_{p,m} + \epsilon} - 1)} でカプセル化される。 これらの関係は、様々なメカニズムによって提供されるプライバシー保証の理解を強化する。 私たちの研究は、将来の経験的探索の基盤となるだけでなく、プライバシ保護アルゴリズムの設計を容易にし、信頼できる機械学習ソリューションの開発を促進することを約束します。

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