論文の概要: PrivShape: Extracting Shapes in Time Series under User-Level Local Differential Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03873v1
• Date: Fri, 5 Apr 2024 03:22:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-08 17:06:15.325928
• Title: PrivShape: Extracting Shapes in Time Series under User-Level Local Differential Privacy
• Title（参考訳）: PrivShape: ユーザレベルのローカル差分プライバシーの下での時系列の形状の抽出
• Authors: Yulian Mao, Qingqing Ye, Haibo Hu, Qi Wang, Kai Huang,
• Abstract要約: ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)は、データプライバシを保護する最先端のアプローチとして登場した。 ユーザレベル LDP の下で,全ての要素を保護するためのトリエベース機構である PrivShape を提案する。 実世界のデータセットに関する広範な実験により、PrivShapeはオフラインでの利用に適応した場合、PatternLDPよりも優れていることが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.408776376918484
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Time series have numerous applications in finance, healthcare, IoT, and smart city. In many of these applications, time series typically contain personal data, so privacy infringement may occur if they are released directly to the public. Recently, local differential privacy (LDP) has emerged as the state-of-the-art approach to protecting data privacy. However, existing works on LDP-based collections cannot preserve the shape of time series. A recent work, PatternLDP, attempts to address this problem, but it can only protect a finite group of elements in a time series due to {\omega}-event level privacy guarantee. In this paper, we propose PrivShape, a trie-based mechanism under user-level LDP to protect all elements. PrivShape first transforms a time series to reduce its length, and then adopts trie-expansion and two-level refinement to improve utility. By extensive experiments on real-world datasets, we demonstrate that PrivShape outperforms PatternLDP when adapted for offline use, and can effectively extract frequent shapes.
• Abstract（参考訳）: 時系列は金融、医療、IoT、スマートシティに多くの応用がある。 これらのアプリケーションの多くでは、時系列は一般的に個人データを含むため、公開時にプライバシー侵害が発生する可能性がある。 近年、データプライバシを保護する最先端のアプローチとして、ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)が登場している。 しかし, LDP に基づくコレクションに関する既存の研究は時系列の形状を保存できない。 最近の研究であるPatternLDPはこの問題に対処しようとするが、時間列内の有限個の要素しか保護できない。 本稿では,PivShapeを提案する。PivShapeは,すべての要素を保護するための,ユーザレベル LDP に基づくトリエベース機構である。 PrivShapeはまず時系列を変換してその長さを減らし、次に三重展開と二重改良を採用して実用性を向上させる。 実世界のデータセットに関する広範な実験により、PrivShapeはオフラインでの使用に適応するとPatternLDPよりも優れ、頻繁な形状を効果的に抽出できることが実証された。

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