論文の概要: Asymptotic utility of spectral anonymization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20779v2
• Date: Mon, 12 Aug 2024 06:42:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-13 21:12:59.750209
• Title: Asymptotic utility of spectral anonymization
• Title（参考訳）: スペクトル匿名化の漸近的有用性
• Authors: Katariina Perkonoja, Joni Virta,
• Abstract要約: スペクトル匿名化(SA)アルゴリズムの有用性とプライバシについて検討する。 我々は、$mathcalJ$-spectral anonymizationと$mathcalO$-spectral anonymizationの2つの新しいSA変種を紹介する。 いくつかの現実的な仮定の下では、これらのSAアルゴリズムが元のデータの第一と第二の瞬間をいかに保存するかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In the contemporary data landscape characterized by multi-source data collection and third-party sharing, ensuring individual privacy stands as a critical concern. While various anonymization methods exist, their utility preservation and privacy guarantees remain challenging to quantify. In this work, we address this gap by studying the utility and privacy of the spectral anonymization (SA) algorithm, particularly in an asymptotic framework. Unlike conventional anonymization methods that directly modify the original data, SA operates by perturbing the data in a spectral basis and subsequently reverting them to their original basis. Alongside the original version $\mathcal{P}$-SA, employing random permutation transformation, we introduce two novel SA variants: $\mathcal{J}$-spectral anonymization and $\mathcal{O}$-spectral anonymization, which employ sign-change and orthogonal matrix transformations, respectively. We show how well, under some practical assumptions, these SA algorithms preserve the first and second moments of the original data. Our results reveal, in particular, that the asymptotic efficiency of all three SA algorithms in covariance estimation is exactly 50% when compared to the original data. To assess the applicability of these asymptotic results in practice, we conduct a simulation study with finite data and also evaluate the privacy protection offered by these algorithms using distance-based record linkage. Our research reveals that while no method exhibits clear superiority in finite-sample utility, $\mathcal{O}$-SA distinguishes itself for its exceptional privacy preservation, never producing identical records, albeit with increased computational complexity. Conversely, $\mathcal{P}$-SA emerges as a computationally efficient alternative, demonstrating unmatched efficiency in mean estimation.
• Abstract（参考訳）: 現代のデータランドスケープでは、複数ソースのデータ収集とサードパーティの共有が特徴であり、個人のプライバシを確保することが重要な関心事である。 様々な匿名化手法が存在するが、それらのユーティリティ保存とプライバシ保証は定量化が難しいままである。 本研究では、スペクトル匿名化(SA)アルゴリズムの有用性とプライバシを、特に漸近的なフレームワークで研究することで、このギャップに対処する。 元のデータを直接修正する従来の匿名化手法とは異なり、SAはデータをスペクトルベースで摂動させ、その後元のベースに戻す。 原版である $\mathcal{P}$-SA とともに、ランダムな置換変換を用いる2つの新しいSA変種: $\mathcal{J}$-spectral anonymization と $\mathcal{O}$-spectral anonymization を導入する。 いくつかの現実的な仮定の下では、これらのSAアルゴリズムが元のデータの第一と第二の瞬間をいかに保存するかを示す。 特に, 共分散推定における3つのSAアルゴリズムの漸近効率は, 原データと比較して正確に50%であることがわかった。 これらの漸近的結果の適用性を評価するために,有限データを用いたシミュレーション研究を行い,距離ベースのレコードリンクを用いて,これらのアルゴリズムが提供するプライバシー保護を評価する。 我々の研究は、有限サンプルユーティリティにおいて明確な優位性を示す手法は存在しないが、$\mathcal{O}$-SAは、計算複雑性が増大しているにもかかわらず、同じレコードを生成しないという例外的なプライバシー保護のために、自分自身を区別していることを明らかにしている。 逆に$\mathcal{P}$-SA は計算効率の良い代替品として現れ、平均推定における未整合効率を示す。

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