論文の概要: A Statistical Viewpoint on Differential Privacy: Hypothesis Testing, Representation and Blackwell's Theorem
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09558v1
- Date: Sat, 14 Sep 2024 23:47:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-17 20:17:37.543218
- Title: A Statistical Viewpoint on Differential Privacy: Hypothesis Testing, Representation and Blackwell's Theorem
- Title（参考訳）: 差分プライバシーの統計的視点:仮説テスト、表現、ブラックウェルの理論
- Authors: Weijie J. Su,
- Abstract要約: 我々は、差分プライバシーはテクストプア統計概念とみなすことができると論じる。
我々の焦点は、差分プライバシーの定義が仮説テストの観点から正式に動機付けられることを実証することである。
この洞察は、表現定理を通じて他の微分プライバシー定義を拡張する$f$-differential privacyの定義につながる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.365274034429508
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Differential privacy is widely considered the formal privacy for privacy-preserving data analysis due to its robust and rigorous guarantees, with increasingly broad adoption in public services, academia, and industry. Despite originating in the cryptographic context, in this review paper we argue that, fundamentally, differential privacy can be considered a \textit{pure} statistical concept. By leveraging a theorem due to David Blackwell, our focus is to demonstrate that the definition of differential privacy can be formally motivated from a hypothesis testing perspective, thereby showing that hypothesis testing is not merely convenient but also the right language for reasoning about differential privacy. This insight leads to the definition of $f$-differential privacy, which extends other differential privacy definitions through a representation theorem. We review techniques that render $f$-differential privacy a unified framework for analyzing privacy bounds in data analysis and machine learning. Applications of this differential privacy definition to private deep learning, private convex optimization, shuffled mechanisms, and U.S.~Census data are discussed to highlight the benefits of analyzing privacy bounds under this framework compared to existing alternatives.
- Abstract（参考訳）: 差別化プライバシは、堅牢で厳格な保証のため、プライバシ保護データ分析の正式なプライバシとして広く考えられており、公共サービスやアカデミック、業界で広く採用されている。
暗号の文脈に起源があるにもかかわらず、このレビュー論文では、微分プライバシーは基本的には「textit{pure} 統計概念」とみなすことができると論じている。
David Blackwell氏による定理の活用により、我々の焦点は、差分プライバシーの定義が仮説テストの観点から正式に動機づけられることを示し、仮説テストが単に便利なだけでなく、差分プライバシーを推論するための適切な言語であることを示すことである。
この洞察は、表現定理を通じて他の微分プライバシー定義を拡張する$f$-differential privacyの定義につながる。
我々は、データ分析と機械学習におけるプライバシー境界を解析するための統合フレームワークとして、$f$差分プライバシを描画する手法をレビューする。
この差分プライバシー定義のプライベートディープラーニング、プライベート凸最適化、シャッフル機構、および米国における応用について論じる。
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