論文の概要: Beyond Statistical Estimation: Differentially Private Individual Computation via Shuffling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18145v2
• Date: Fri, 12 Jul 2024 01:36:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 04:18:12.342553
• Title: Beyond Statistical Estimation: Differentially Private Individual Computation via Shuffling
• Title（参考訳）: 統計的推定を超える:シャッフルによる個人個人計算
• Authors: Shaowei Wang, Changyu Dong, Xiangfu Song, Jin Li, Zhili Zhou, Di Wang, Han Wu,
• Abstract要約: 本稿では,PIC(Private Individual Computation)と呼ばれる新しいパラダイムを紹介する。 PICは、プライバシを保持しながらパーソナライズされたアウトプットを可能にし、シャッフルによってプライバシーを増幅する。 実用性を高めるためにPICモデルのために設計された最適確率化器Minkowski Responseを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.031062710893867
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In data-driven applications, preserving user privacy while enabling valuable computations remains a critical challenge. Technologies like Differential Privacy (DP) have been pivotal in addressing these concerns. The shuffle model of DP requires no trusted curators and can achieve high utility by leveraging the privacy amplification effect yielded from shuffling. These benefits have led to significant interest in the shuffle model. However, the computation tasks in the shuffle model are limited to statistical estimation, making the shuffle model inapplicable to real-world scenarios in which each user requires a personalized output. This paper introduces a novel paradigm termed Private Individual Computation (PIC), expanding the shuffle model to support a broader range of permutation-equivariant computations. PIC enables personalized outputs while preserving privacy, and enjoys privacy amplification through shuffling. We propose a concrete protocol that realizes PIC. By using one-time public keys, our protocol enables users to receive their outputs without compromising anonymity, which is essential for privacy amplification. Additionally, we present an optimal randomizer, the Minkowski Response, designed for the PIC model to enhance utility. We formally prove the security and privacy properties of the PIC protocol. Theoretical analysis and empirical evaluations demonstrate PIC's capability in handling non-statistical computation tasks, and the efficacy of PIC and the Minkowski randomizer in achieving superior utility compared to existing solutions.
• Abstract（参考訳）: データ駆動アプリケーションでは、ユーザプライバシを保持しながら、価値のある計算を可能にすることは、依然として重要な課題である。 差別化プライバシ(DP)のような技術は、これらの懸念に対処する上で重要な役割を担っている。 DPのシャッフルモデルでは、信頼できるキュレーターは必要とせず、シャッフルから得られるプライバシー増幅効果を活用して高いユーティリティを実現することができる。 これらの利点はシャッフルモデルに大きな関心を惹いた。 しかし、シャッフルモデルの計算タスクは統計的推定に限られており、各ユーザがパーソナライズされた出力を必要とする実世界のシナリオには適用できない。 本稿では、より広い範囲の置換同変計算をサポートするためにシャッフルモデルを拡張した、PIC(Private Individual Computation)と呼ばれる新しいパラダイムを提案する。 PICは、プライバシを保持しながらパーソナライズされたアウトプットを可能にし、シャッフルによってプライバシーを増幅する。 PICを実現するための具体的なプロトコルを提案する。 本プロトコルでは,1回の公開鍵を使用すれば,プライバシーの増幅に不可欠な匿名性を損なうことなく,出力を受信することができる。 さらに,有効性を高めるためにPICモデルのために設計された最適確率化器であるミンコフスキー応答を提案する。 PICプロトコルのセキュリティおよびプライバシ特性を正式に証明する。 理論的解析と経験的評価は、PICが非統計計算タスクを処理し、PICとミンコフスキー確率化器が既存の解よりも優れた効用を達成できることを示す。

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