Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sketches-based join size estimation under local differential privacy

論文の概要: Sketches-based join size estimation under local differential privacy

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11419v1
Date: Sun, 19 May 2024 01:21:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-21 17:49:33.783022
Title: Sketches-based join size estimation under local differential privacy
Title（参考訳）: 局所差分プライバシー下におけるケッチに基づく接合サイズ推定
Authors: Meifan Zhang, Xin Liu, Lihua Yin,
Abstract要約: 機密データの結合サイズ推定は、プライバシー漏洩のリスクをもたらす。ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)は、機密データを収集しながらプライバシを保存するソリューションである。スケッチベースジョインサイズ推定のための LDPJoinSketch という新しいアルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0945730947183203
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Join size estimation on sensitive data poses a risk of privacy leakage. Local differential privacy (LDP) is a solution to preserve privacy while collecting sensitive data, but it introduces significant noise when dealing with sensitive join attributes that have large domains. Employing probabilistic structures such as sketches is a way to handle large domains, but it leads to hash-collision errors. To achieve accurate estimations, it is necessary to reduce both the noise error and hash-collision error. To tackle the noise error caused by protecting sensitive join values with large domains, we introduce a novel algorithm called LDPJoinSketch for sketch-based join size estimation under LDP. Additionally, to address the inherent hash-collision errors in sketches under LDP, we propose an enhanced method called LDPJoinSketch+. It utilizes a frequency-aware perturbation mechanism that effectively separates high-frequency and low-frequency items without compromising privacy. The proposed methods satisfy LDP, and the estimation error is bounded. Experimental results show that our method outperforms existing methods, effectively enhancing the accuracy of join size estimation under LDP.
Abstract（参考訳）: 機密データの結合サイズ推定は、プライバシー漏洩のリスクをもたらす。ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)は、機密データを収集しながらプライバシを保存するソリューションであるが、大きなドメインを持つ機密結合属性を扱う場合、大きなノイズが発生する。スケッチのような確率的構造を採用することは、大きなドメインを扱う方法であるが、ハッシュコリジョンエラーにつながる。正確な推定を行うには,ノイズ誤差とハッシュ衝突誤差の両方を削減する必要がある。そこで本研究では,LDP を用いたジョインサイズ推定のための LDPJoinSketch という新しいアルゴリズムを提案する。さらに, LDP下でのスケッチにおけるハッシュ照合エラーに対処するため, LDPJoinSketch+と呼ばれる拡張手法を提案する。プライバシーを損なうことなく、高周波および低周波のアイテムを効果的に分離する周波数認識摂動機構を利用する。提案手法は LDP を満足し,推定誤差は有界である。実験の結果,提案手法は既存の手法よりも優れており,LDPにおける結合サイズ推定の精度を効果的に向上することがわかった。

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