論文の概要: Measure-Observe-Remeasure: An Interactive Paradigm for Differentially-Private Exploratory Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01964v1
- Date: Tue, 4 Jun 2024 04:48:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-05 18:00:19.015571
- Title: Measure-Observe-Remeasure: An Interactive Paradigm for Differentially-Private Exploratory Analysis
- Title（参考訳）: 測度-観測値-測度-測度-測度・測度・測度・測度・測度・測度・測度・測度・測度・測度・測度・測度・測度・測度・測度・測度・測度・測度・測度・測度・測度・測度
- Authors: Priyanka Nanayakkara, Hyeok Kim, Yifan Wu, Ali Sarvghad, Narges Mahyar, Gerome Miklau, Jessica Hullman,
- Abstract要約: 差分プライバシー(DP)は、機密データのプライバシー保護分析を可能にする可能性がある。
しかし、探索分析を行うアナリストは、事前に全てのクエリを知っておらず、DPの専門知識はめったにない。
本稿では,データベースを限定的な$epsilon$で測定する対話型分析パラダイムであるMeteor-Observe-Remeasureを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.234772629769306
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Differential privacy (DP) has the potential to enable privacy-preserving analysis on sensitive data, but requires analysts to judiciously spend a limited ``privacy loss budget'' $\epsilon$ across queries. Analysts conducting exploratory analyses do not, however, know all queries in advance and seldom have DP expertise. Thus, they are limited in their ability to specify $\epsilon$ allotments across queries prior to an analysis. To support analysts in spending $\epsilon$ efficiently, we propose a new interactive analysis paradigm, Measure-Observe-Remeasure, where analysts ``measure'' the database with a limited amount of $\epsilon$, observe estimates and their errors, and remeasure with more $\epsilon$ as needed. We instantiate the paradigm in an interactive visualization interface which allows analysts to spend increasing amounts of $\epsilon$ under a total budget. To observe how analysts interact with the Measure-Observe-Remeasure paradigm via the interface, we conduct a user study that compares the utility of $\epsilon$ allocations and findings from sensitive data participants make to the allocations and findings expected of a rational agent who faces the same decision task. We find that participants are able to use the workflow relatively successfully, including using budget allocation strategies that maximize over half of the available utility stemming from $\epsilon$ allocation. Their loss in performance relative to a rational agent appears to be driven more by their inability to access information and report it than to allocate $\epsilon$.
- Abstract（参考訳）: 差別化プライバシ(DP)は、機密データに対するプライバシー保護分析を可能にする可能性があるが、アナリストは限定的な ‘‘プライバシ損失予算’' の$\epsilon$ のクエリを行なわなければならない。
しかし、探索分析を行うアナリストは、事前に全てのクエリを知っておらず、DPの専門知識はめったにない。
したがって、分析の前にクエリ間で$\epsilon$アロケートを指定する能力は制限されている。
アナリストが$\epsilon$を効率的に使うのをサポートするために、我々は新しい対話型分析パラダイムであるMessage-Observe-Remeasureを提案し、そこでは、アナリストが$\epsilon$を限られた量でデータベースを'measure'し、見積もりとエラーを観察し、必要に応じて$\epsilon$で再測定する。
インタラクティブなビジュアライゼーションインターフェースでパラダイムをインスタンス化し、アナリストが総予算で$\epsilon$を使えるようにします。
インターフェースを介して分析者が測定・観測・測定パラダイムとどのように相互作用するかを観察するため、我々は、$\epsilon$アロケーションの有用性と、機密データ参加者の発見と、同じ決定課題に直面している有理エージェントの期待するアロケーションと結果を比較するユーザスタディを実施している。
参加者は、$\epsilon$のアロケーションから得られるユーティリティの半分以上を最大化する予算配分戦略など、ワークフローを比較的うまく利用できることが分かりました。
合理的なエージェントに対するパフォーマンスの損失は、$\epsilon$を割り当てるよりも、情報にアクセスできなくなり、それを報告できないことが原因のようだ。
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