Fugu-MT 論文翻訳(概要): Synthetic Data: Revisiting the Privacy-Utility Trade-off

論文の概要: Synthetic Data: Revisiting the Privacy-Utility Trade-off

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07926v1
Date: Tue, 9 Jul 2024 14:48:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-12 21:58:43.540458
Title: Synthetic Data: Revisiting the Privacy-Utility Trade-off
Title（参考訳）: 合成データ - プライバシとユーティリティのトレードオフを再考する
Authors: Fatima Jahan Sarmin, Atiquer Rahman Sarkar, Yang Wang, Noman Mohammed,
Abstract要約: ある記事は、合成データは従来の匿名化技術よりもプライバシーとユーティリティのトレードオフが良くないと述べている。記事はまた、PATEGANとPrivBayesが提供した差分プライバシー保証の違反を特定したと主張している。本稿で記述したプライバシゲームの実装を分析し,高度に専門的で制約のある環境で動作していることを確認した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.832355454351479
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Synthetic data has been considered a better privacy-preserving alternative to traditionally sanitized data across various applications. However, a recent article challenges this notion, stating that synthetic data does not provide a better trade-off between privacy and utility than traditional anonymization techniques, and that it leads to unpredictable utility loss and highly unpredictable privacy gain. The article also claims to have identified a breach in the differential privacy guarantees provided by PATEGAN and PrivBayes. When a study claims to refute or invalidate prior findings, it is crucial to verify and validate the study. In our work, we analyzed the implementation of the privacy game described in the article and found that it operated in a highly specialized and constrained environment, which limits the applicability of its findings to general cases. Our exploration also revealed that the game did not satisfy a crucial precondition concerning data distributions, which contributed to the perceived violation of the differential privacy guarantees offered by PATEGAN and PrivBayes. We also conducted a privacy-utility trade-off analysis in a more general and unconstrained environment. Our experimentation demonstrated that synthetic data achieves a more favorable privacy-utility trade-off compared to the provided implementation of k-anonymization, thereby reaffirming earlier conclusions.
Abstract（参考訳）: 合成データは、伝統的に衛生化されたデータに代えて、さまざまなアプリケーションにまたがるより良いプライバシー保護の代替と見なされてきた。しかし、最近の記事では、合成データは従来の匿名化技術よりもプライバシーとユーティリティのトレードオフが優れているわけではなく、予測不可能なユーティリティ損失と予測不能なプライバシ向上につながっている、というこの概念に異議を唱えている。記事はまた、PATEGANとPrivBayesが提供した差分プライバシー保証の違反を特定したと主張している。ある研究が事前の発見を否定または無効化すると主張する場合、その研究を検証し検証することが不可欠である。本稿では,本論文に記載されているプライバシゲームの実装について分析し,非常に専門的で制約のある環境で動作し,その結果を一般事例に限定した。調査の結果,PATEGANとPrivBayesによって提供される差分プライバシー保証に違反していると認識されたため,このゲームはデータ配信に関する重要な前提を満たしていないことが明らかとなった。また、より一般的で制約のない環境で、プライバシ・ユーティリティ・トレードオフ分析を行った。実験により, 合成データは, k-匿名化の実装よりも, より良好なプライバシーとユーティリティのトレードオフを実現し, 早期の結論を再確認した。

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