論文の概要: Learning with User-Level Local Differential Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17079v1
• Date: Mon, 27 May 2024 11:52:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 15:32:42.609734
• Title: Learning with User-Level Local Differential Privacy
• Title（参考訳）: ユーザレベルのローカル差分プライバシーによる学習
• Authors: Puning Zhao, Li Shen, Rongfei Fan, Qingming Li, Huiwen Wu, Jiafei Wu, Zhe Liu,
• Abstract要約: まず、平均推定問題を解析し、最適化、分類、回帰に応用する。 特に、すべてのプライバシレベルで最適なパフォーマンスを達成するための適応戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.202120752502086
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: User-level privacy is important in distributed systems. Previous research primarily focuses on the central model, while the local models have received much less attention. Under the central model, user-level DP is strictly stronger than the item-level one. However, under the local model, the relationship between user-level and item-level LDP becomes more complex, thus the analysis is crucially different. In this paper, we first analyze the mean estimation problem and then apply it to stochastic optimization, classification, and regression. In particular, we propose adaptive strategies to achieve optimal performance at all privacy levels. Moreover, we also obtain information-theoretic lower bounds, which show that the proposed methods are minimax optimal up to logarithmic factors. Unlike the central DP model, where user-level DP always leads to slower convergence, our result shows that under the local model, the convergence rates are nearly the same between user-level and item-level cases for distributions with bounded support. For heavy-tailed distributions, the user-level rate is even faster than the item-level one.
• Abstract（参考訳）: 分散システムでは、ユーザレベルのプライバシが重要です。 従来の研究は主に中央モデルに焦点が当てられていたが、地方モデルはそれほど注目されていない。 中央モデルでは、ユーザレベルのDPはアイテムレベルのDPよりも強くなっている。 しかし, ローカルモデルでは, ユーザレベルとアイテムレベルのLDPの関係が複雑になるため, 分析は著しく異なる。 本稿では,まず平均推定問題を解析し,確率的最適化,分類,回帰に応用する。 特に、すべてのプライバシレベルで最適なパフォーマンスを達成するための適応戦略を提案する。 さらに,提案手法が対数係数まで最適であることを示す情報理論下界も得られる。 ユーザレベルのDPが常に収束が遅くなる中央DPモデルとは異なり、我々の結果は、局所モデルの下では、収束率は、有界な分布に対するユーザレベルのケースとアイテムレベルのケースとほぼ同じであることを示している。 ヘビーテールの分布では、ユーザーレベルがアイテムレベルよりも速い。

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