論文の概要: Mayfly: Private Aggregate Insights from Ephemeral Streams of On-Device User Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07962v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 22:58:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:00:34.829876
• Title: Mayfly: Private Aggregate Insights from Ephemeral Streams of On-Device User Data
• Title（参考訳）: Mayfly: デバイス上のユーザデータの一時的なストリームからのプライベートアグリゲートインサイト
• Authors: Christopher Bian, Albert Cheu, Stanislav Chiknavaryan, Zoe Gong, Marco Gruteser, Oliver Guinan, Yannis Guzman, Peter Kairouz, Artem Lagzdin, Ryan McKenna, Grace Ni, Edo Roth, Maya Spivak, Timon Van Overveldt, Ren Yi,
• Abstract要約: Mayflyは、センシティブなユーザデータの集中的な永続化なしに、デバイス上の一時的なデータストリーム上の集約クエリを可能にする、フェデレーション付き分析アプローチである。 厳格なデータユーティリティ要件を満たしながら、デバイス毎の1週間のDP$varepsilon = 2$で、5億以上のデバイスで400万以上の統計を計算した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.347589497851265
• License:
• Abstract: This paper introduces Mayfly, a federated analytics approach enabling aggregate queries over ephemeral on-device data streams without central persistence of sensitive user data. Mayfly minimizes data via on-device windowing and contribution bounding through SQL-programmability, anonymizes user data via streaming differential privacy (DP), and mandates immediate in-memory cross-device aggregation on the server -- ensuring only privatized aggregates are revealed to data analysts. Deployed for a sustainability use case estimating transportation carbon emissions from private location data, Mayfly computed over 4 million statistics across more than 500 million devices with a per-device, per-week DP $\varepsilon = 2$ while meeting strict data utility requirements. To achieve this, we designed a new DP mechanism for Group-By-Sum workloads leveraging statistical properties of location data, with potential applicability to other domains.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,デバイス上の一時的データストリーム上のクエリを,センシティブなユーザデータの集中的な永続化なしに集約可能な,フェデレーション付き分析手法であるMayflyを紹介する。 Mayflyは、SQLプログラム可能性を通じてバウンディングされるデバイス上のウィンドウとコントリビューションによるデータの最小化、ストリーミングディファレンシャルプライバシ(DP)によるユーザデータの匿名化、サーバ上の即時インメモリクロスデバイスアグリゲーションの委任 -- データアナリストへのプライベートアグリゲーションのみの開示を保証する。 プライベートロケーションデータから輸送炭素排出量を推定するサステナビリティユースケースのために、Mayflyは5億以上のデバイスに対して、厳密なデータユーティリティ要件を満たしながらデバイス毎のDP$\varepsilon = 2$で400万以上の統計を計算した。 そこで我々は,他の領域に適用可能な位置データの統計特性を活用するグループバイサムワークロードのための新しいDP機構を設計した。

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