論文の概要: Tabular Data Synthesis with Differential Privacy: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03351v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 06:32:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:23:54.732455
• Title: Tabular Data Synthesis with Differential Privacy: A Survey
• Title（参考訳）: 差分プライバシーを用いたタブラルデータ合成:サーベイ
• Authors: Mengmeng Yang, Chi-Hung Chi, Kwok-Yan Lam, Jie Feng, Taolin Guo, Wei Ni,
• Abstract要約: データ共有はコラボレーティブなイノベーションの前提条件であり、さまざまなデータセットを活用して深い洞察を得ることを可能にします。 データ合成は、実際のデータの統計特性を保存する人工データセットを生成することで、この問題に対処する。 プライバシーに配慮したデータ共有に対する、有望なアプローチとして、異なるプライベートなデータ合成が登場している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.500349285858597
• License:
• Abstract: Data sharing is a prerequisite for collaborative innovation, enabling organizations to leverage diverse datasets for deeper insights. In real-world applications like FinTech and Smart Manufacturing, transactional data, often in tabular form, are generated and analyzed for insight generation. However, such datasets typically contain sensitive personal/business information, raising privacy concerns and regulatory risks. Data synthesis tackles this by generating artificial datasets that preserve the statistical characteristics of real data, removing direct links to individuals. However, attackers can still infer sensitive information using background knowledge. Differential privacy offers a solution by providing provable and quantifiable privacy protection. Consequently, differentially private data synthesis has emerged as a promising approach to privacy-aware data sharing. This paper provides a comprehensive overview of existing differentially private tabular data synthesis methods, highlighting the unique challenges of each generation model for generating tabular data under differential privacy constraints. We classify the methods into statistical and deep learning-based approaches based on their generation models, discussing them in both centralized and distributed environments. We evaluate and compare those methods within each category, highlighting their strengths and weaknesses in terms of utility, privacy, and computational complexity. Additionally, we present and discuss various evaluation methods for assessing the quality of the synthesized data, identify research gaps in the field and directions for future research.
• Abstract（参考訳）: データ共有はコラボレーティブなイノベーションの前提条件であり、さまざまなデータセットを活用して深い洞察を得ることを可能にします。 FinTechやSmart Manufacturingのような現実世界のアプリケーションでは、トランザクショナルデータは、しばしば表形式で生成され、洞察生成のために分析される。 しかし、そのようなデータセットは一般的に機密性の高い個人情報やビジネス情報が含まれており、プライバシー上の懸念や規制上のリスクが高まる。 データ合成は、実際のデータの統計特性を保存する人工データセットを生成し、個人への直接的なリンクを削除することで、この問題に対処する。 しかし、攻撃者は依然として背景知識を用いて機密情報を推測することができる。 差別化プライバシは、証明可能で定量化可能なプライバシ保護を提供することによって、ソリューションを提供する。 その結果、プライバシーに配慮したデータ共有に対する有望なアプローチとして、微分プライベートなデータ合成が出現した。 本稿では,差分プライバシー制約下での表型データ生成における各生成モデル固有の課題を取り上げ,既存の差分プライベートな表型データ合成手法の概要について述べる。 我々はこれらの手法を,その生成モデルに基づく統計的および深層学習に基づくアプローチに分類し,集中型環境と分散型環境の両方で議論する。 これらの手法を各カテゴリで評価・比較し,実用性,プライバシ,計算複雑性の観点からその長所と短所を強調した。 さらに,合成データの質を評価するための様々な評価手法を提案し,今後の研究の方向性と分野における研究ギャップを同定する。

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