論文の概要: LDPKiT: Recovering Utility in LDP Schemes by Training with Noise^2

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16361v1
• Date: Sat, 25 May 2024 21:53:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-28 21:47:39.499835
• Title: LDPKiT: Recovering Utility in LDP Schemes by Training with Noise^2
• Title（参考訳）: LDPKiT:騒音による学習によるLDPスキームの実用性回復(第2報)
• Authors: Kexin Li, Yang Xi, Aastha Mehta, David Lie,
• Abstract要約: LDPKiTは,知識伝達による地域差分とユーティリティ保存推論の略である。 CIFAR-10, Fashion-MNIST, SVHN, CARER NLPデータセットを用いた実験により, LDPKiTはプライバシーを損なうことなく実用性を向上させることができることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.879470113673807
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The adoption of large cloud-based models for inference has been hampered by concerns about the privacy leakage of end-user data. One method to mitigate this leakage is to add local differentially private noise to queries before sending them to the cloud, but this degrades utility as a side effect. Our key insight is that knowledge available in the noisy labels returned from performing inference on noisy inputs can be aggregated and used to recover the correct labels. We implement this insight in LDPKiT, which stands for Local Differentially-Private and Utility-Preserving Inference via Knowledge Transfer. LDPKiT uses the noisy labels returned from querying a set of noised inputs to train a local model (noise^2), which is then used to perform inference on the original set of inputs. Our experiments on CIFAR-10, Fashion-MNIST, SVHN, and CARER NLP datasets demonstrate that LDPKiT can improve utility without compromising privacy. For instance, on CIFAR-10, compared to a standard $\epsilon$-LDP scheme with $\epsilon=15$, which provides a weak privacy guarantee, LDPKiT can achieve nearly the same accuracy (within 1% drop) with $\epsilon=7$, offering an enhanced privacy guarantee. Moreover, the benefits of using LDPKiT increase at higher, more privacy-protective noise levels. For Fashion-MNIST and CARER, LDPKiT's accuracy on the sensitive dataset with $\epsilon=7$ not only exceeds the average accuracy of the standard $\epsilon$-LDP scheme with $\epsilon=7$ by roughly 20% and 9% but also outperforms the standard $\epsilon$-LDP scheme with $\epsilon=15$, a scenario with less noise and minimal privacy protection. We also perform Zest distance measurements to demonstrate that the type of distillation performed by LDPKiT is different from a model extraction attack.
• Abstract（参考訳）: 大規模クラウドベースの推論モデルの採用は、エンドユーザデータのプライバシー漏洩に関する懸念から妨げられている。 このリークを緩和する1つの方法は、クラウドに送信する前にクエリに局所的に微分プライベートノイズを追加することだが、副作用として実用性は低下する。 我々の重要な洞察は、ノイズの入力に対する推論から返されるノイズのラベルから得られる知識を集約し、正しいラベルを復元できるということである。 この知見は,LDPKiTにおいて実装されている。 LDPKiTは、ノイズ入力の集合をクエリして返されるノイズラベルを使用して、ローカルモデル(ノイズ^2)をトレーニングし、元の入力セットの推論に使用される。 CIFAR-10, Fashion-MNIST, SVHN, CARER NLPデータセットを用いた実験により, LDPKiTはプライバシーを損なうことなく実用性を向上させることができることを示した。 例えば、CIFAR-10では、標準の$\epsilon$-LDPスキームが$\epsilon=15$で、プライバシー保証が弱いのに対して、LDPKiTは$\epsilon=7$でほぼ同じ精度(1%の低下で)を達成でき、プライバシー保証が強化されている。 さらに、LDPKiTを使用することの利点は、より高いプライバシー保護ノイズレベルにおいて増加する。 Fashion-MNISTとCARERにとって、LDPKiTの精度は、$\epsilon=7$が標準の$\epsilon$-LDPスキームの平均精度を超えるだけでなく、$\epsilon=7$が約20%、9%、標準の$\epsilon$-LDPスキームが$\epsilon=15$を上回る。 また, LDPKiTによる蒸留の種類がモデル抽出攻撃と異なることを示すため, Zest 距離測定を行った。

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