論文の概要: Privacy-Aware Randomized Quantization via Linear Programming
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02599v1
- Date: Sat, 1 Jun 2024 18:40:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 23:39:37.250257
- Title: Privacy-Aware Randomized Quantization via Linear Programming
- Title（参考訳）: 線形プログラミングによるプライバシーを考慮したランダム化量子化
- Authors: Zhongteng Cai, Xueru Zhang, Mohammad Mahdi Khalili,
- Abstract要約: 偏りがなく、偏りのない量子化機構のファミリーを提案する。
提案するメカニズムは,ベースラインと比較して,より優れたプライバシ・正確性トレードオフを実現することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.002534825666219
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Differential privacy mechanisms such as the Gaussian or Laplace mechanism have been widely used in data analytics for preserving individual privacy. However, they are mostly designed for continuous outputs and are unsuitable for scenarios where discrete values are necessary. Although various quantization mechanisms were proposed recently to generate discrete outputs under differential privacy, the outcomes are either biased or have an inferior accuracy-privacy trade-off. In this paper, we propose a family of quantization mechanisms that is unbiased and differentially private. It has a high degree of freedom and we show that some existing mechanisms can be considered as special cases of ours. To find the optimal mechanism, we formulate a linear optimization that can be solved efficiently using linear programming tools. Experiments show that our proposed mechanism can attain a better privacy-accuracy trade-off compared to baselines.
- Abstract（参考訳）: GaussianやLaplaceといった異なるプライバシメカニズムは、個々のプライバシを保存するためにデータ分析に広く使用されている。
しかし、それらは主に連続的な出力のために設計されており、個別の値が必要なシナリオには適していない。
近年、差分プライバシーの下で離散的な出力を生成するために様々な量子化機構が提案されているが、結果は偏りがあるか、精度とプライバシーのトレードオフが劣っている。
本稿では,偏りがなく,偏りのない量子化機構のファミリーを提案する。
高い自由度を持ち、既存のメカニズムが我々の特別な場合とみなすことができることを示す。
最適メカニズムを見つけるために,線形プログラミングツールを用いて効率よく解ける線形最適化を定式化する。
実験の結果,提案手法はベースラインよりもプライバシーと精度のトレードオフが良好であることが確認された。
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