論文の概要: Watermarking Generative Tabular Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14018v1
• Date: Wed, 22 May 2024 21:52:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 19:54:29.251877
• Title: Watermarking Generative Tabular Data
• Title（参考訳）: Watermarking Generative Tabular Data
• Authors: Hengzhi He, Peiyu Yu, Junpeng Ren, Ying Nian Wu, Guang Cheng,
• Abstract要約: 提案した透かしは,データ忠実性を忠実に保ちながら,有効に検出できることを理論的に示す。 また,付加音に対する強靭性も示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.31042783480766
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce a simple yet effective tabular data watermarking mechanism with statistical guarantees. We show theoretically that the proposed watermark can be effectively detected, while faithfully preserving the data fidelity, and also demonstrates appealing robustness against additive noise attack. The general idea is to achieve the watermarking through a strategic embedding based on simple data binning. Specifically, it divides the feature's value range into finely segmented intervals and embeds watermarks into selected ``green list" intervals. To detect the watermarks, we develop a principled statistical hypothesis-testing framework with minimal assumptions: it remains valid as long as the underlying data distribution has a continuous density function. The watermarking efficacy is demonstrated through rigorous theoretical analysis and empirical validation, highlighting its utility in enhancing the security of synthetic and real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,統計的保証を伴う簡易かつ効果的な表型データ透かし機構を提案する。 提案した透かしは,データ忠実性を忠実に保ちながら有効に検出できることを示し,加法雑音攻撃に対する強靭性を示す。 一般的な考え方は、単純なデータバインディングに基づいた戦略的埋め込みを通じて、透かしを実現することである。 具体的には、フィーチャーの値範囲を細かく区分けされた間隔に分割し、透かしを選択された ``green list' 間隔に埋める。 透かしを検出するため,基礎となるデータ分布が連続的な密度関数を持つ限り,最小限の仮定を持つ統計的仮説テストフレームワークを開発した。 透かしの有効性は厳密な理論的分析と実証的な検証を通じて実証され、合成および実世界のデータセットの安全性を高めるためのその有用性を強調している。

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