論文の概要: Privacy-Enhanced Database Synthesis for Benchmark Publishing (Technical Report)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01312v2
• Date: Thu, 10 Apr 2025 14:53:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-11 15:59:14.226104
• Title: Privacy-Enhanced Database Synthesis for Benchmark Publishing (Technical Report)
• 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(技術報告)
• Authors: Yunqing Ge, Jianbin Qin, Shuyuan Zheng, Yongrui Zhong, Bo Tang, Yu-Xuan Qiu, Rui Mao, Ye Yuan, Makoto Onizuka, Chuan Xiao,
• Abstract要約: 差分プライバシー(DP)に基づくデータ合成は、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。 本稿では,ベンチマーク公開シナリオに特化して,差分プライベートなデータベース合成について述べる。 我々は、データ分散とクエリ実行時のパフォーマンスの両面において忠実性を維持する高品質なベンチマークデータベースの合成をサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.807486872855534
• License:
• 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 (DP)-based data synthesis has become a key method for safeguarding privacy when sharing data, but the focus has largely been on minimizing errors in aggregate queries or downstream ML tasks, with less attention given to benchmarking factors like query runtime performance. This paper delves into differentially private database synthesis specifically for benchmark publishing scenarios, aiming to produce a synthetic database whose benchmarking factors closely resemble those of the original data. Introducing \textit{PrivBench}, an innovative synthesis framework based on sum-product networks (SPNs), we support the synthesis of high-quality benchmark databases that maintain fidelity in both data distribution and query runtime performance while preserving privacy. We validate that PrivBench can ensure database-level DP even when generating multi-relation databases with complex reference relationships. Our extensive experiments show that PrivBench efficiently synthesizes data that maintains privacy and excels in both data distribution similarity and query runtime similarity.
• 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(DP)ベースのデータ合成は、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、集約クエリや下流MLタスクにおけるエラーの最小化に重点を置いている。 本稿では,ベンチマーク公開シナリオに特化して,ベンチマーク因子が元のデータと密接に類似する合成データベースを作成することを目的とした,差分プライベートなデータベース合成について述べる。 要約生成ネットワーク(SPN)に基づく革新的な合成フレームワークである‘textit{PrivBench} の導入により、プライバシを保ちながらデータ分散とクエリ実行時のパフォーマンスの両面で忠実性を維持する高品質なベンチマークデータベースの合成を支援する。 複雑な参照関係を持つマルチリレーショナルデータベースを生成しても,PrivBenchがデータベースレベルのDPを保証できることを検証する。 我々の広範な実験により、PrivBenchは、プライバシを維持するデータを効率的に合成し、データ分散の類似性とクエリランタイムの類似性の両方に優れています。

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