論文の概要: DPTraj-PM: Differentially Private Trajectory Synthesis Using Prefix Tree and Markov Process
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14106v1
- Date: Mon, 22 Apr 2024 11:52:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-23 14:06:38.294495
- Title: DPTraj-PM: Differentially Private Trajectory Synthesis Using Prefix Tree and Markov Process
- Title（参考訳）: DPTraj-PM:プレフィックスツリーとマルコフプロセスを用いた微分プライベート軌道合成
- Authors: Nana Wang, Mohan Kankanhalli,
- Abstract要約: DPTraj-PMは,差分プライバシーの枠組みの下でトラジェクトリデータセットを合成する手法である。
DPTraj-PMは、生の軌跡を隣接する細胞に識別し、プレフィックスツリー構造とm次マルコフ過程を組み合わせてモデル化する。
DPTraj-PMが作成した出力トレースは、個人の移動行動のパターンと変動性を保持するだけでなく、個人のプライバシーも保護している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.800676987432211
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The increasing use of GPS-enabled devices has generated a large amount of trajectory data. These data offer us vital insights to understand the movements of individuals and populations, benefiting a broad range of applications from transportation planning to epidemic modeling. However, improper release of trajectory data is increasing concerns on individual privacy. Previous attempts either lack strong privacy guarantees, or fail to preserve sufficient basic characteristics of the original data. In this paper, we propose DPTraj-PM, a method to synthesize trajectory dataset under the differential privacy (DP) framework while ensures high data utility. Based on the assumption that an individual's trajectory could be mainly determined by the initial trajectory segment (which depicts the starting point and the initial direction) and the next location point, DPTraj-PM discretizes the raw trajectories into neighboring cells, and models them by combining a prefix tree structure and an m-order Markov process. After adding noise to the model under differential privacy, DPTraj-PM generates a synthetic dataset from the noisy model to enable a wider spectrum of data mining and modeling tasks. The output traces crafted by DPTraj-PM not only preserves the patterns and variability in individuals' mobility behaviors, but also protects individual privacy. Experiments on two real-world datasets demonstrate that DPTraj-PM substantially outperforms the state-of-the-art techniques in terms of data utility. Our code is available at https://github.com/wnn5/DP-PrefixTreeMarkov.
- Abstract（参考訳）: GPS対応機器の利用の増加は、大量の軌跡データを生み出している。
これらのデータは、個人や人口の動きを理解する上で重要な洞察を与え、交通計画から疫病モデルまで幅広い応用に役立てる。
しかし、トラジェクトリデータの不適切なリリースは、個人のプライバシーに対する懸念を増している。
以前の試みでは、強力なプライバシー保証が欠如していたり、元のデータの基本的な特性を十分に保持できなかったりしていた。
本稿では,DPTraj-PMを提案する。DPTraj-PMは差分プライバシ(DP)フレームワークの下でトラジェクトリデータセットを合成する手法であり,高いデータ有効性を確保している。
DPTraj-PMは、個体の軌跡を主に最初の軌跡(出発点と初期方向を描写する)と次の位置で決定できるという仮定に基づいて、原軌跡を隣接する細胞に識別し、接頭木構造とm次マルコフ過程を組み合わせてモデル化する。
差分プライバシー下でモデルにノイズを加えた後、DPTraj-PMはノイズモデルから合成データセットを生成し、より広い範囲のデータマイニングとモデリングタスクを可能にする。
DPTraj-PMが作成した出力トレースは、個人の移動行動のパターンと変動性を保持するだけでなく、個人のプライバシーも保護している。
2つの実世界のデータセットの実験により、DPTraj-PMはデータユーティリティの観点から最先端技術よりも大幅に優れていることが示された。
私たちのコードはhttps://github.com/wnn5/DP-PrefixTreeMarkovで利用可能です。
関連論文リスト
- Differentially Private Spatiotemporal Trajectory Synthesis with Retained Data Utility [0.3277163122167433]
DP-STTSは差分プライベートシンセサイザーである。
ノイズモデルから合成軌道を生成する。
実験では、DP-STTSが優れたデータユーティリティを提供することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-23T05:17:36Z) - Reconsidering utility: unveiling the limitations of synthetic mobility data generation algorithms in real-life scenarios [49.1574468325115]
実世界の応用性の観点から,5つの最先端合成手法の有用性を評価した。
我々は、GPS追跡タクシーのような細粒度都市の動きを符号化するいわゆる旅行データに焦点を当てる。
あるモデルは妥当な時間内にデータを生成することができず、別のモデルはマップマッチングの要件を満たすためにあまりに多くのジャンプを生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-03T16:08:05Z) - Differentially Private Fine-Tuning of Diffusion Models [22.454127503937883]
微分プライバシーと拡散モデル(DM)の統合は、有望だが挑戦的なフロンティアを示している。
この分野での最近の進歩は、公開データによる事前学習によって高品質な合成データを生成する可能性を強調している。
本稿では,プライバシとユーティリティのトレードオフを高めるために,トレーニング可能なパラメータの数を最小限に抑える,プライベート拡散モデルに最適化された戦略を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-03T14:18:04Z) - Federated Learning Empowered by Generative Content [55.576885852501775]
フェデレートラーニング(FL)は、プライバシ保護方法でモデルのトレーニングに分散プライベートデータを活用可能にする。
本稿では,FedGCと呼ばれる新しいFLフレームワークを提案する。
我々は、さまざまなベースライン、データセット、シナリオ、モダリティをカバーする、FedGCに関する体系的な実証的研究を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-10T07:38:56Z) - Layout Sequence Prediction From Noisy Mobile Modality [53.49649231056857]
軌道予測は、自律運転やロボット工学などの応用における歩行者運動を理解する上で重要な役割を担っている。
現在の軌道予測モデルは、視覚的モダリティからの長い、完全な、正確に観察されたシーケンスに依存する。
本稿では,物体の障害物や視界外を,完全に視認できる軌跡を持つものと同等に扱う新しいアプローチであるLTrajDiffを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-09T20:32:49Z) - Pre-training on Synthetic Driving Data for Trajectory Prediction [61.520225216107306]
軌道予測におけるデータ不足の問題を緩和するパイプラインレベルのソリューションを提案する。
我々は、駆動データを生成するためにHDマップ拡張とトラジェクトリ合成を採用し、それらを事前学習することで表現を学習する。
我々は、データ拡張と事前学習戦略の有効性を実証するための広範な実験を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-18T19:49:22Z) - A Trajectory K-Anonymity Model Based on Point Density and Partition [0.0]
本稿では点密度と分割(K PDP)に基づく軌道K匿名性モデルを開発する。
再識別攻撃に抵抗し、k匿名データセットのデータユーティリティ損失を低減する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-31T17:10:56Z) - Approximate, Adapt, Anonymize (3A): a Framework for Privacy Preserving
Training Data Release for Machine Learning [3.29354893777827]
データリリースフレームワークである3A(Approximate, Adapt, Anonymize)を導入し、機械学習のデータユーティリティを最大化する。
本稿では,実データセットと民生データセットでトレーニングしたモデルの性能指標の相違が最小限に抑えられることを示す実験的な証拠を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-04T18:37:11Z) - Just Fine-tune Twice: Selective Differential Privacy for Large Language
Models [69.66654761324702]
本稿では,大規模なトランスフォーマーベース言語モデルのためのSDPを実現するための,シンプルで効果的なジャストファイントゥンツースプライバシ機構を提案する。
実験により, カナリア挿入攻撃に対して頑健でありながら, 高い性能が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-15T22:36:55Z) - Don't Generate Me: Training Differentially Private Generative Models
with Sinkhorn Divergence [73.14373832423156]
そこで我々はDP-Sinkhornを提案する。DP-Sinkhornは個人データからデータ分布を差分プライバシで学習するための新しいトランスポートベース生成手法である。
差分的にプライベートな生成モデルを訓練するための既存のアプローチとは異なり、我々は敵の目的に頼らない。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-01T18:10:21Z) - DataLens: Scalable Privacy Preserving Training via Gradient Compression
and Aggregation [15.63770709526671]
スケーラブルなプライバシー保護生成モデルDataLENSを提案します。
その結果,DATALENSは他のベースラインDP生成モデルよりも優れていた。
DataLENSの主要なビルディングブロックの一つである提案されたTOPAGGアプローチをDP SGDトレーニングに適応させます。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-20T06:14:19Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。