論文の概要: Private Estimation when Data and Privacy Demands are Correlated

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11274v2
• Date: Sat, 19 Apr 2025 01:52:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 13:30:51.645294
• Title: Private Estimation when Data and Privacy Demands are Correlated
• Title（参考訳）: データとプライバシ要求が関連している場合のプライベート推定
• Authors: Syomantak Chaudhuri, Thomas A. Courtade,
• Abstract要約: 微分プライバシーは、統計クエリーのプライバシーを確保するための現在のゴールドスタンダードである。 単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について考察する。 提案アルゴリズムは,PAC誤差と平均二乗誤差の両方で理論的性能を保証する。
• 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 ensuring privacy for statistical queries. 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, both 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 problems under two different formulations -- first, where privacy demands and data may be correlated, and second, where correlations are weakened by random permutation of the dataset. We establish theoretical performance guarantees for our proposed algorithms, under both PAC error and mean-squared error. These performance guarantees translate to minimax optimality in several instances, and experiments confirm superior performance of our algorithms over other baseline techniques.
• Abstract（参考訳）: ディファレンシャルプライバシ(DP)は、統計クエリのプライバシを確保するための現在のゴールドスタンダードである。 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。 本稿では,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のケースであると仮定され、まず、プライバシの要求とデータが相関する可能性のあるものと、データセットのランダムな置換によって相関が弱まるという2つの異なる定式化の下で、両方の問題を調査する。 提案アルゴリズムは,PAC誤差と平均二乗誤差の両方で理論的性能を保証する。 これらの性能保証は、いくつかの事例においてミニマックス最適性に変換され、実験により、他のベースライン技術よりもアルゴリズムの優れた性能が確認される。

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