論文の概要: A Comparative Analysis of Word-Level Metric Differential Privacy: Benchmarking The Privacy-Utility Trade-off
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03324v1
- Date: Thu, 4 Apr 2024 09:48:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-05 15:14:12.791021
- Title: A Comparative Analysis of Word-Level Metric Differential Privacy: Benchmarking The Privacy-Utility Trade-off
- Title（参考訳）: ワードレベル距離差分プライバシーの比較分析:プライバシとユーティリティのトレードオフのベンチマーク
- Authors: Stephen Meisenbacher, Nihildev Nandakumar, Alexandra Klymenko, Florian Matthes,
- Abstract要約: 単語レベルの差分プライバシーを達成するための7つの異なるアルゴリズムを比較した。
プライバシーとユーティリティのトレードオフに焦点をあてて、結果の詳細な分析を行う。
我々は研究分野に向けて具体的な一歩を踏み出すことを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.07650884598811
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The application of Differential Privacy to Natural Language Processing techniques has emerged in relevance in recent years, with an increasing number of studies published in established NLP outlets. In particular, the adaptation of Differential Privacy for use in NLP tasks has first focused on the $\textit{word-level}$, where calibrated noise is added to word embedding vectors to achieve "noisy" representations. To this end, several implementations have appeared in the literature, each presenting an alternative method of achieving word-level Differential Privacy. Although each of these includes its own evaluation, no comparative analysis has been performed to investigate the performance of such methods relative to each other. In this work, we conduct such an analysis, comparing seven different algorithms on two NLP tasks with varying hyperparameters, including the $\textit{epsilon ($\varepsilon$)}$ parameter, or privacy budget. In addition, we provide an in-depth analysis of the results with a focus on the privacy-utility trade-off, as well as open-source our implementation code for further reproduction. As a result of our analysis, we give insight into the benefits and challenges of word-level Differential Privacy, and accordingly, we suggest concrete steps forward for the research field.
- Abstract（参考訳）: 自然言語処理技術への差別化プライバシの適用は近年,既存のNLPメディアで発表される研究の増加とともに,関連性が高まっている。
特に、NLPタスクで使用する微分プライバシーの適応は、最初に$\textit{word-level}$に焦点が当てられ、そこでは「ノイズ」表現を達成するために単語埋め込みベクトルに校正ノイズが付加される。
この目的のために、複数の実装が文献に登場し、それぞれが単語レベルの微分プライバシーを達成するための代替方法を提示している。
それぞれが独自の評価を含むが, 相互に比較評価を行うための比較分析は行われていない。
本研究では,2つのNLPタスクの7つのアルゴリズムを,パラメータ$\textit{epsilon$\varepsilon$)} やプライバシ予算など,さまざまなハイパーパラメータと比較する。
さらに、プライバシーとユーティリティのトレードオフに焦点を当てた結果の詳細な分析と、さらなる複製のための実装コードをオープンソース化する。
分析の結果,単語レベルの差分プライバシーのメリットと課題について考察し,研究分野への具体的な一歩を提案する。
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