論文の概要: Synergizing Privacy and Utility in Data Analytics Through Advanced Information Theorization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16241v1
• Date: Wed, 24 Apr 2024 22:58:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 15:17:42.263354
• Title: Synergizing Privacy and Utility in Data Analytics Through Advanced Information Theorization
• Title（参考訳）: 高度な情報理論によるデータ分析におけるプライバシとユーティリティの相乗効果
• Authors: Zahir Alsulaimawi,
• Abstract要約: 本稿では,高次元画像データに適したノイズ注入技術,ロバストな特徴抽出のための変分オートエンコーダ(VAE),構造化データプライバシに最適化された期待最大化(EM)アプローチの3つの高度なアルゴリズムを紹介する。 本手法は,機密属性と変換データ間の相互情報を著しく低減し,プライバシーを向上する。 この研究は、さまざまなデータタイプにまたがってプライバシ保護アルゴリズムをデプロイするための柔軟で効果的な戦略を提供することによって、この分野に貢献する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.28438857884398
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study develops a novel framework for privacy-preserving data analytics, addressing the critical challenge of balancing data utility with privacy concerns. We introduce three sophisticated algorithms: a Noise-Infusion Technique tailored for high-dimensional image data, a Variational Autoencoder (VAE) for robust feature extraction while masking sensitive attributes and an Expectation Maximization (EM) approach optimized for structured data privacy. Applied to datasets such as Modified MNIST and CelebrityA, our methods significantly reduce mutual information between sensitive attributes and transformed data, thereby enhancing privacy. Our experimental results confirm that these approaches achieve superior privacy protection and retain high utility, making them viable for practical applications where both aspects are crucial. The research contributes to the field by providing a flexible and effective strategy for deploying privacy-preserving algorithms across various data types and establishing new benchmarks for utility and confidentiality in data analytics.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、プライバシ保護データ分析のための新しいフレームワークを開発し、データユーティリティとプライバシに関するバランスをとるという重要な課題に対処する。 本稿では,高次元画像データに適したノイズ注入技術,高感度属性をマスキングしながら特徴抽出を行う可変オートエンコーダ(VAE),構造化データプライバシに最適化された期待最大化(EM)アプローチの3つの高度なアルゴリズムを紹介する。 修正MNISTやCelebrityAなどのデータセットに適用することにより、機密属性と変換データ間の相互情報を著しく低減し、プライバシーを向上する。 実験の結果,これらの手法が優れたプライバシ保護を実現し,高いユーティリティを保ち,両面が不可欠である実用的なアプリケーションに有効であることが確認された。 この研究は、さまざまなデータタイプにまたがってプライバシ保護アルゴリズムをデプロイするためのフレキシブルで効果的な戦略を提供し、データ分析における実用性と機密性のための新しいベンチマークを確立することで、この分野に貢献する。

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