論文の概要: The 2020 United States Decennial Census Is More Private Than You (Might) Think

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09296v2
• Date: Wed, 29 Jan 2025 18:17:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:51:58.397236
• Title: The 2020 United States Decennial Census Is More Private Than You (Might) Think
• Title（参考訳）: 2020年の米国国勢調査は、あなたより私的だ
• Authors: Buxin Su, Weijie J. Su, Chendi Wang,
• Abstract要約: 2020年の米国国勢調査は、その名目上の保証が示すよりもはるかに強力なプライバシー保護を提供している。 ノイズのばらつきを15.08%$から24.82%$に減らし、地理的レベルごとにほぼ同じレベルのプライバシー保護を維持できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.32778927275117
• License:
• Abstract: The U.S. Decennial Census serves as the foundation for many high-profile policy decision-making processes, including federal funding allocation and redistricting. In 2020, the Census Bureau adopted differential privacy to protect the confidentiality of individual responses through a disclosure avoidance system that injects noise into census data tabulations. The Bureau subsequently posed an open question: Could stronger privacy guarantees be obtained for the 2020 U.S. Census compared to their published guarantees, or equivalently, had the privacy budgets been fully utilized? In this paper, we address this question affirmatively by demonstrating that the 2020 U.S. Census provides significantly stronger privacy protections than its nominal guarantees suggest at each of the eight geographical levels, from the national level down to the block level. This finding is enabled by our precise tracking of privacy losses using $f$-differential privacy, applied to the composition of private queries across these geographical levels. Our analysis reveals that the Census Bureau introduced unnecessarily high levels of noise to meet the specified privacy guarantees for the 2020 Census. Consequently, we show that noise variances could be reduced by $15.08\%$ to $24.82\%$ while maintaining nearly the same level of privacy protection for each geographical level, thereby improving the accuracy of privatized census statistics. We empirically demonstrate that reducing noise injection into census statistics mitigates distortion caused by privacy constraints in downstream applications of private census data, illustrated through a study examining the relationship between earnings and education.
• Abstract（参考訳）: アメリカ十年国勢調査は、連邦政府の予算配分や再編成など、多くの著名な政策決定プロセスの基礎となっている。 2020年には、国勢調査データ集計にノイズを注入する開示回避システムを通じて、個々の応答の機密性を保護するために、国勢調査局は差分プライバシーを採用した。 司法省はその後、公開の質問を投げかけた:2020年のアメリカ合衆国国勢調査では、公表された保証よりも強力なプライバシー保証が得られているか、あるいは同等に、プライバシー予算が完全に活用されているか? 本稿では、2020年の米国国勢調査が、国家レベルからブロックレベルまで8つの地理的レベルそれぞれに提案される明確な保証よりもはるかに強力なプライバシー保護を提供することを示すことで、この疑問に肯定的に対処する。 この発見は、これらの地理的レベルのプライベートクエリの構成に適用された$f$差分プライバシーを使用して、プライバシー損失の正確な追跡によって実現されている。 私たちの分析によると、2020年国勢調査の特定のプライバシー保証を満たすために、国勢調査局は必然的に高いレベルのノイズを導入しました。 その結果、各地理的レベルでのプライバシー保護とほぼ同じレベルを維持しつつ、ノイズ分散を15.08.%から24.82.%に減らし、民営化された国勢調査統計の精度を向上させることができた。 本研究では,センサス統計におけるノイズ注入の低減が,個人センサスデータの下流適用におけるプライバシー制約による歪みを軽減することを実証的に示し,収益と教育の関係について検討した。

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