論文の概要: Empirical Mean and Frequency Estimation Under Heterogeneous Privacy: A Worst-Case Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11274v1
• Date: Mon, 15 Jul 2024 22:46:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 19:02:01.239564
• Title: Empirical Mean and Frequency Estimation Under Heterogeneous Privacy: A Worst-Case Analysis
• Title（参考訳）: 不均一なプライバシー下における経験的平均と周波数推定--最悪のケース分析
• Authors: Syomantak Chaudhuri, Thomas A. Courtade,
• Abstract要約: 微分プライバシー(DP)は、現在プライバシーを測定するための金の標準である。 異種プライバシー制約を考慮した一変量データに対する経験的平均推定とカテゴリーデータに対する周波数推定の問題点を考察する。 提案アルゴリズムは,PAC誤差と平均二乗誤差の両面から最適性を証明し,他のベースライン手法よりも優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.755004576310333
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Differential Privacy (DP) is the current gold-standard for measuring privacy. Estimation problems under DP constraints appearing in the literature have largely focused on providing equal privacy to all users. We consider the problems of empirical mean estimation for univariate data and frequency estimation for categorical data, two pillars of data analysis in the industry, subject to heterogeneous privacy constraints. Each user, contributing a sample to the dataset, is allowed to have a different privacy demand. The dataset itself is assumed to be worst-case and we study both the problems in two different formulations -- the correlated and the uncorrelated setting. In the former setting, the privacy demand and the user data can be arbitrarily correlated while in the latter setting, there is no correlation between the dataset and the privacy demand. We prove some optimality results, under both PAC error and mean-squared error, for our proposed algorithms and demonstrate superior performance over other baseline techniques experimentally.
• Abstract（参考訳）: 微分プライバシー(DP)は、現在プライバシーを測定するための金の標準である。 文献に現れるDP制約に基づく推定問題は、主に全ユーザーに平等なプライバシーを提供することに焦点が当てられている。 本研究では,一変量データに対する経験的平均推定の問題とカテゴリーデータに対する周波数推定の問題について考察する。 データセットにサンプルをコントリビュートする各ユーザは,それぞれ異なるプライバシ要求を持つことができる。 データセット自体が最悪であると仮定され、2つの異なる定式化における問題、相関性と非相関性の両方について研究する。 前者設定では、プライバシ要求とユーザデータは任意に相関できるが、後者設定では、データセットとプライバシ要求との間には相関がない。 提案アルゴリズムでは,PAC誤差と平均二乗誤差の両面から最適性を証明し,他のベースライン手法よりも優れた性能を示す。

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