論文の概要: Perturb-and-Project: Differentially Private Similarities and Marginals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04868v3
- Date: Wed, 7 Aug 2024 22:00:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-09 19:57:18.344199
- Title: Perturb-and-Project: Differentially Private Similarities and Marginals
- Title（参考訳）: Perturb-and-Project:差分的にプライベートな類似点とマージナル
- Authors: Vincent Cohen-Addad, Tommaso d'Orsi, Alessandro Epasto, Vahab Mirrokni, Peilin Zhong,
- Abstract要約: 差分プライバシーのための入力摂動フレームワークを再検討し、入力にノイズを付加する。
まず、ペアワイズ・コサイン類似性をプライベートにリリースするための新しい効率的なアルゴリズムを設計する。
我々は,$k$の辺縁クエリを$n$の機能に対して計算する新しいアルゴリズムを導出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.98880839337873
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We revisit the input perturbations framework for differential privacy where noise is added to the input $A\in \mathcal{S}$ and the result is then projected back to the space of admissible datasets $\mathcal{S}$. Through this framework, we first design novel efficient algorithms to privately release pair-wise cosine similarities. Second, we derive a novel algorithm to compute $k$-way marginal queries over $n$ features. Prior work could achieve comparable guarantees only for $k$ even. Furthermore, we extend our results to $t$-sparse datasets, where our efficient algorithms yields novel, stronger guarantees whenever $t\le n^{5/6}/\log n\,.$ Finally, we provide a theoretical perspective on why \textit{fast} input perturbation algorithms works well in practice. The key technical ingredients behind our results are tight sum-of-squares certificates upper bounding the Gaussian complexity of sets of solutions.
- Abstract（参考訳）: A\in \mathcal{S}$にノイズが付加され、その結果が許容可能なデータセットの空間に投影される、差分プライバシーのための入力摂動フレームワークを再検討する。
このフレームワークを通じて、ペアワイズ・コサイン類似性をプライベートにリリースする、新しい効率的なアルゴリズムを最初に設計する。
第二に、$k$の辺縁クエリを$n$の機能に対して計算する新しいアルゴリズムを導出する。
以前の作業で同等の保証は$k$ evenでしか得られなかった。
さらに、我々のアルゴリズムは、$t\le n^{5/6}/\log n\,
最後に、なぜ textit{fast} 入力摂動アルゴリズムが実際にうまく機能するのかに関する理論的見解を提供する。
結果の背後にある重要な技術的要素は、解の集合のガウス的複雑さを上限とする2乗証明の厳密な和である。
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