論文の概要: Differentially private and decentralized randomized power method
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01931v3
- Date: Thu, 12 Jun 2025 09:09:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-13 15:37:22.074244
- Title: Differentially private and decentralized randomized power method
- Title（参考訳）: 分極的・分極的ランダム化電力法
- Authors: Julien Nicolas, César Sabater, Mohamed Maouche, Sonia Ben Mokhtar, Mark Coates,
- Abstract要約: 本稿では,ランダム化電力法におけるプライバシー保護の強化について述べる。
まず、微分プライバシーを実現するために、現在の技術で必要とされるノイズの量を削減できる変種を提案する。
次に、データを複数のユーザ間で分散する分散フレームワークに適用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.955127242261808
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The randomized power method has gained significant interest due to its simplicity and efficient handling of large-scale spectral analysis and recommendation tasks. However, its application to large datasets containing personal information (e.g., web interactions, search history, personal tastes) raises critical privacy problems. This paper addresses these issues by proposing enhanced privacy-preserving variants of the method. First, we propose a variant that reduces the amount of the noise required in current techniques to achieve Differential Privacy (DP). More precisely, we refine the privacy analysis so that the Gaussian noise variance no longer grows linearly with the target rank, achieving the same DP guarantees with strictly less noise. Second, we adapt our method to a decentralized framework in which data is distributed among multiple users. The decentralized protocol strengthens privacy guarantees with no accuracy penalty and a low computational and communication overhead. Our results include the provision of tighter convergence bounds for both the centralized and decentralized versions, and an empirical comparison with previous work using real recommendation datasets.
- Abstract（参考訳）: ランダム化電力法は,大規模スペクトル解析と推薦タスクの簡便かつ効率的な処理により,大きな関心を集めている。
しかし、個人情報を含む大規模なデータセット(例えば、Webインタラクション、検索履歴、個人の嗜好など)への適用は、重要なプライバシー問題を引き起こす。
本論文は,これらの問題に対して,プライバシー保護法の改良型を提案する。
まず、微分プライバシー(DP)を実現するために、現在の技術で必要とされるノイズの量を削減できる変種を提案する。
より正確には、ガウス雑音分散が目標ランクと直線的に増加しないよう、プライバシー分析を洗練し、厳密に少ないノイズで同じDP保証を実現する。
次に、データを複数のユーザ間で分散する分散フレームワークに適用する。
分散化されたプロトコルは、正確性のないプライバシー保証を強化し、計算と通信のオーバーヘッドを低くする。
本研究の結果は,集中型バージョンと分散型バージョンの両方に対して,より厳密な収束バウンダリの提供と,実際のレコメンデーションデータセットを用いた以前の研究との実証的な比較を含む。
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