論文の概要: Inferentially-Private Private Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17095v2
• Date: Fri, 13 Dec 2024 17:25:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 14:59:50.928044
• Title: Inferentially-Private Private Information
• Title（参考訳）: 優先的に創作する私的情報
• Authors: Shuaiqi Wang, Shuran Zheng, Zinan Lin, Giulia Fanti, Zhiwei Steven Wu,
• Abstract要約: 情報開示は、公開情報がプライベート情報と相関している場合、プライバシーを侵害する可能性がある。 本稿では,ベイズ敵対者が得る推論パワーを,解放された信号を観測することで,プライバシー漏洩を計測する推論プライバシの概念について考察する。 我々のゴールは、解放された信号の情報を最大限に活用する、秘密の私的情報構造を考案することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.529977090471924
• License:
• Abstract: Information disclosure can compromise privacy when revealed information is correlated with private information. We consider the notion of inferential privacy, which measures privacy leakage by bounding the inferential power a Bayesian adversary can gain by observing a released signal. Our goal is to devise an inferentially-private private information structure that maximizes the informativeness of the released signal, following the Blackwell ordering principle, while adhering to inferential privacy constraints. To achieve this, we devise an efficient release mechanism that achieves the inferentially-private Blackwell optimal private information structure for the setting where the private information is binary. Additionally, we propose a programming approach to compute the optimal structure for general cases given the utility function. The design of our mechanisms builds on our geometric characterization of the Blackwell-optimal disclosure mechanisms under privacy constraints, which may be of independent interest.
• Abstract（参考訳）: 情報開示は、公開情報がプライベート情報と相関している場合、プライバシーを侵害する可能性がある。 本稿では,ベイズ敵対者が得る推論パワーを,解放された信号を観測することで,プライバシー漏洩を計測する推論プライバシの概念について考察する。 我々の目標は、ブラックウェル命令の原則に従って、解放された信号の情報を最大限に活用する、秘密のプライベートな情報構造を考案し、不適切なプライバシー制約に固執することである。 そこで我々は,プライベート情報を二元的に設定する上で,ブラックウェルの最適プライベート情報構造を実現するための効率的なリリース機構を考案した。 さらに,ユーティリティ関数が与えられた場合の最適構造を計算するプログラミング手法を提案する。 この機構の設計は、プライバシー制約下でのブラックウェル最適開示機構の幾何学的特徴に基づくものであり、これは独立した関心を持つ可能性がある。

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