Fugu-MT 論文翻訳(概要): Private Counterfactual Retrieval

論文の概要: Private Counterfactual Retrieval

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13812v1
Date: Thu, 17 Oct 2024 17:45:07 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-28 17:07:37.082078
Title: Private Counterfactual Retrieval
Title（参考訳）: Private Counterfactal Retrieval
Authors: Mohamed Nomeir, Pasan Dissanayake, Shreya Meel, Sanghamitra Dutta, Sennur Ulukus,
Abstract要約: 透明性と説明可能性は、ブラックボックス機械学習モデルを採用する際に考慮すべき極めて重要な2つの側面である。反実的な説明を提供することは、この要件を満たす一つの方法である。プライベート情報検索(PIR)技術にインスパイアされた複数のスキームを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 34.11302393278422
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Transparency and explainability are two extremely important aspects to be considered when employing black-box machine learning models in high-stake applications. Providing counterfactual explanations is one way of catering this requirement. However, this also poses a threat to the privacy of both the institution that is providing the explanation as well as the user who is requesting it. In this work, we propose multiple schemes inspired by private information retrieval (PIR) techniques which ensure the \emph{user's privacy} when retrieving counterfactual explanations. We present a scheme which retrieves the \emph{exact} nearest neighbor counterfactual explanation from a database of accepted points while achieving perfect (information-theoretic) privacy for the user. While the scheme achieves perfect privacy for the user, some leakage on the database is inevitable which we quantify using a mutual information based metric. Furthermore, we propose strategies to reduce this leakage to achieve an advanced degree of database privacy. We extend these schemes to incorporate user's preference on transforming their attributes, so that a more actionable explanation can be received. Since our schemes rely on finite field arithmetic, we empirically validate our schemes on real datasets to understand the trade-off between the accuracy and the finite field sizes.
Abstract（参考訳）: 透明性と説明可能性は、ブラックボックス機械学習モデルを高精細なアプリケーションに採用する際に考慮すべき、極めて重要な2つの側面である。反実的な説明を提供することは、この要件を満たす一つの方法である。しかし、これはまた、説明を提供している機関と、それを要求しているユーザーの両方のプライバシーを脅かしている。本研究では,個人情報検索(PIR)技術にインスパイアされた複数のスキームを提案する。本稿では,ユーザにとって完全な(情報-理論的な)プライバシを達成しつつ,受理点のデータベースから近傍のemph{exact} の反実的説明を検索する手法を提案する。このスキームはユーザにとって完全なプライバシを実現する一方で,相互情報に基づくメトリクスを用いて定量化するために,データベース上のいくつかのリークは避けられない。さらに,このリークを低減し,高度なデータベースプライバシを実現する戦略を提案する。これらのスキームを拡張して,属性の変換に対するユーザの好みを取り入れることで,より実用的な説明が受け取れるようにした。我々のスキームは有限体算術に依存するので、精度と有限体サイズの間のトレードオフを理解するために実データセット上のスキームを実証的に検証する。

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