論文の概要: Improving the Privacy Loss Under User-Level DP Composition for Fixed Estimation Error
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06261v1
- Date: Fri, 10 May 2024 06:24:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-13 16:37:41.740291
- Title: Improving the Privacy Loss Under User-Level DP Composition for Fixed Estimation Error
- Title（参考訳）: 修正推定誤差に対するユーザレベルDP構成によるプライバシ損失の改善
- Authors: V. Arvind Rameshwar, Anshoo Tandon,
- Abstract要約: 都市の複数のグリッドにおいて,サンプル平均のユーザレベルでの個人リリースと速度値のばらつきについて検討する。
私たちの主なコントリビューションは、ユーザのコントリビューション数をクリッピングして、反復的、インスタンス依存のアルゴリズムです。
擬似ユーザ生成機構の簡単な拡張による最悪のケースエラーの改善を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.809236881780709
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper considers the private release of statistics of several disjoint subsets of a datasets, under user-level $\epsilon$-differential privacy (DP). In particular, we consider the user-level differentially private release of sample means and variances of speed values in several grids in a city, in a potentially sequential manner. Traditional analysis of the privacy loss due to the sequential composition of queries necessitates a privacy loss degradation by a factor that equals the total number of grids. Our main contribution is an iterative, instance-dependent algorithm, based on clipping the number of user contributions, which seeks to reduce the overall privacy loss degradation under a canonical Laplace mechanism, while not increasing the {worst} estimation error among the different grids. We test the performance of our algorithm on synthetic datasets and demonstrate improvements in the privacy loss degradation factor via our algorithm. We also demonstrate improvements in the worst-case error using a simple extension of a pseudo-user creation-based mechanism. An important component of this analysis is our exact characterization of the sensitivities and the worst-case estimation errors of sample means and variances incurred by clipping user contributions in an arbitrary fashion, which we believe is of independent interest.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、ユーザレベルの$\epsilon$-differential privacy (DP)の下で、データセットのいくつかの非結合部分集合の統計のプライベートリリースについて考察する。
特に,都市の複数のグリッドにおいて,サンプル平均のユーザレベルの差分的リリースと速度値のばらつきを,潜在的に逐次的に検討する。
クエリのシーケンシャルな構成によるプライバシ損失の従来の分析では、グリッドの総数に等しい要因によって、プライバシ損失の低下が必要になる。
我々の主な貢献は、ユーザのコントリビューション数をクリッピングすることに基づく反復的、インスタンス依存のアルゴリズムであり、これは、異なるグリッド間での {worst} 推定誤差を増大させることなく、標準的なLaplaceメカニズムの下での全体的なプライバシー損失の低減を図っている。
我々は,アルゴリズムの性能を合成データセットで検証し,アルゴリズムによるプライバシー損失劣化係数の改善を実証する。
また,擬似ユーザ生成機構の簡単な拡張による最悪のエラーの改善も示す。
この分析の重要な要素は、サンプル手段の感度と最悪の推定誤差の正確な評価であり、ユーザコントリビューションを任意の方法でクリップすることで得られるばらつきは、私たちが興味を持っていると信じている。
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