論文の概要: Is merging worth it? Securely evaluating the information gain for causal dataset acquisition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07215v1
• Date: Wed, 11 Sep 2024 12:17:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-12 14:49:40.601674
• Title: Is merging worth it? Securely evaluating the information gain for causal dataset acquisition
• Title（参考訳）: 合併の価値はあるか? 因果的データセット獲得のための情報収集を安全に評価する
• Authors: Jake Fawkes, Lucile Ter-Minassian, Desi Ivanova, Uri Shalit, Chris Holmes,
• Abstract要約: 我々は、マージの価値を定量化するための、最初の暗号的にセキュアな情報理論アプローチを導入する。 我々は、期待情報ゲイン(EIG)を評価し、生データを公開せずに安全に計算できることを保証するために、マルチパーティ計算を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.373086204998348
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Merging datasets across institutions is a lengthy and costly procedure, especially when it involves private information. Data hosts may therefore want to prospectively gauge which datasets are most beneficial to merge with, without revealing sensitive information. For causal estimation this is particularly challenging as the value of a merge will depend not only on the reduction in epistemic uncertainty but also the improvement in overlap. To address this challenge, we introduce the first cryptographically secure information-theoretic approach for quantifying the value of a merge in the context of heterogeneous treatment effect estimation. We do this by evaluating the Expected Information Gain (EIG) and utilising multi-party computation to ensure it can be securely computed without revealing any raw data. As we demonstrate, this can be used with differential privacy (DP) to ensure privacy requirements whilst preserving more accurate computation than naive DP alone. To the best of our knowledge, this work presents the first privacy-preserving method for dataset acquisition tailored to causal estimation. We demonstrate the effectiveness and reliability of our method on a range of simulated and realistic benchmarks. The code is available anonymously.
• Abstract（参考訳）: 機関間でデータセットをマージすることは、特に個人情報を含む場合、長くてコストのかかる手続きである。 したがって、データホストは、機密情報を明らかにすることなく、どのデータセットがマージするのに最も有益であるかを前向きに測定したいかもしれない。 因果推定では、マージの価値は、てんかんの不確実性の低下だけでなく、重なり合いの改善にも依存するため、特に困難である。 この課題に対処するために、不均一な処理効果推定の文脈でマージの価値を定量化するための、最初の暗号的にセキュアな情報理論アプローチを導入する。 我々は、期待情報ゲイン(EIG)を評価し、生データを公開せずに安全に計算できることを保証するために、マルチパーティ計算を利用する。 以下に示すように、これは差分プライバシ(DP)を用いて、DP単独よりも正確な計算を保ちながら、プライバシ要件を保証するために使用できる。 我々の知る限り、この研究は因果推定に適したデータセット取得のための最初のプライバシ保護方法を示す。 本手法の有効性と信頼性をシミュレーションおよび現実的なベンチマークで示す。 コードは匿名で入手できる。

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