論文の概要: Privacy-Enhanced Database Synthesis for Benchmark Publishing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01312v1
- Date: Thu, 2 May 2024 14:20:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-03 16:24:55.034960
- Title: Privacy-Enhanced Database Synthesis for Benchmark Publishing
- Title（参考訳）: ベンチマークパブリッシングのためのプライバシ強化データベース合成
- Authors: Yongrui Zhong, Yunqing Ge, Jianbin Qin, Shuyuan Zheng, Bo Tang, Yu-Xuan Qiu, Rui Mao, Ye Yuan, Makoto Onizuka, Chuan Xiao,
- Abstract要約: 差分プライバシーは、データ共有時のプライバシ保護の鍵となる方法となっているが、主に集約クエリや分類タスクにおけるエラーの最小化に焦点が当てられている。
本稿では,特にベンチマークのためのプライバシ保護データベースの作成について述べる。
PrivBenchは、データ分割とサンプリングにSPN(Sum-product Network)を使用して、プライバシを確保しながらデータ表現を強化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.807486872855534
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Benchmarking is crucial for evaluating a DBMS, yet existing benchmarks often fail to reflect the varied nature of user workloads. As a result, there is increasing momentum toward creating databases that incorporate real-world user data to more accurately mirror business environments. However, privacy concerns deter users from directly sharing their data, underscoring the importance of creating synthesized databases for benchmarking that also prioritize privacy protection. Differential privacy has become a key method for safeguarding privacy when sharing data, but the focus has largely been on minimizing errors in aggregate queries or classification tasks, with less attention given to benchmarking factors like runtime performance. This paper delves into the creation of privacy-preserving databases specifically for benchmarking, aiming to produce a differentially private database whose query performance closely resembles that of the original data. Introducing PrivBench, an innovative synthesis framework, we support the generation of high-quality data that maintains privacy. PrivBench uses sum-product networks (SPNs) to partition and sample data, enhancing data representation while securing privacy. The framework allows users to adjust the detail of SPN partitions and privacy settings, crucial for customizing privacy levels. We validate our approach, which uses the Laplace and exponential mechanisms, in maintaining privacy. Our tests show that PrivBench effectively generates data that maintains privacy and excels in query performance, consistently reducing errors in query execution time, query cardinality, and KL divergence.
- Abstract（参考訳）: ベンチマークはDBMSを評価する上で重要であるが、既存のベンチマークはユーザのワークロードのさまざまな性質を反映しないことが多い。
結果として、ビジネス環境をより正確に反映するために、現実世界のユーザデータを組み込んだデータベースを作成する動きが高まっている。
しかしながら、プライバシに関する懸念は、ユーザがデータを直接共有することを妨げ、プライバシ保護を優先するベンチマーク用の合成データベースを作成することの重要性を強調している。
差分プライバシーは、データ共有時のプライバシ保護の鍵となる方法となっているが、その焦点は、集約クエリや分類タスクにおけるエラーを最小限にすることであり、実行時パフォーマンスなどのベンチマーク要因にはあまり注意を払わない。
本稿では,ベンチマークに特化してプライバシ保護データベースを作成することを目的として,クエリ性能が元のデータとよく似ている差分プライベートデータベースを作成することを目的とする。
革新的な合成フレームワークであるPrivBenchを導入し、プライバシーを維持する高品質なデータの生成をサポートしています。
PrivBenchは、データ分割とサンプリングにSPN(Sum-product Network)を使用して、プライバシを確保しながらデータ表現を強化する。
このフレームワークでは、プライバシレベルをカスタマイズするために不可欠なSPNパーティションとプライバシ設定の詳細を調整できる。
プライバシの維持にLaplaceと指数的なメカニズムを用いるアプローチを検証する。
テストの結果,プライバシの維持とクエリ性能の向上,クエリ実行時間,クエリの精度,KLのばらつきといったエラーを一貫して低減するデータを生成することができた。
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