Fugu-MT 論文翻訳(概要): Tangent differential privacy

論文の概要: Tangent differential privacy

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04535v1
Date: Thu, 6 Jun 2024 22:11:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-10 17:47:54.366814
Title: Tangent differential privacy
Title（参考訳）: タンジェント差分プライバシー
Authors: Lexing Ying,
Abstract要約: 我々は、接する差分プライバシーと呼ばれる新しいタイプの差分プライバシーを提案する。データディストリビューション全体で一様に定義される通常の差分プライバシと比較すると、特定のデータ配信に合わせて、具体的な差分プライバシが調整される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.796981813494199
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Differential privacy is a framework for protecting the identity of individual data points in the decision-making process. In this note, we propose a new form of differential privacy called tangent differential privacy. Compared with the usual differential privacy that is defined uniformly across data distributions, tangent differential privacy is tailored towards a specific data distribution of interest. It also allows for general distribution distances such as total variation distance and Wasserstein distance. In the case of risk minimization, we show that entropic regularization guarantees tangent differential privacy under rather general conditions on the risk function.
Abstract（参考訳）: 差分プライバシーは、意思決定プロセスにおける個々のデータポイントのアイデンティティを保護するためのフレームワークである。本稿では,差分プライバシーという新しいタイプの差分プライバシーを提案する。データディストリビューション全体で一様に定義される通常の差分プライバシと比較すると、特定のデータ配信に合わせて、具体的な差分プライバシが調整される。また、総変分距離やワッサーシュタイン距離などの一般分布距離も可能である。リスク最小化の場合、エントロピー正則化により、リスク関数のより一般的な条件下では、具体的な差分プライバシーが保証されることを示す。

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