論文の概要: $(ε, δ)$-Differentially Private Partial Least Squares Regression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09164v1
- Date: Thu, 12 Dec 2024 10:49:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-13 13:34:10.718426
- Title: $(ε, δ)$-Differentially Private Partial Least Squares Regression
- Title（参考訳）: $(ε, δ)$-differentially private partial Least Squares Regression
- Authors: Ramin Nikzad-Langerodi, Mohit Kumar, Du Nguyen Duy, Mahtab Alghasi,
- Abstract要約: 我々は,モデルに基づくデータのプライバシーを確保するために,$(epsilon, delta)$-differentially private PLS (edPLS)アルゴリズムを提案する。
実験により、EDPLSはトレーニングデータに固有の変動源を回復することを目的とした、効果的なプライバシー攻撃を施すことが示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8666451604540077
- License:
- Abstract: As data-privacy requirements are becoming increasingly stringent and statistical models based on sensitive data are being deployed and used more routinely, protecting data-privacy becomes pivotal. Partial Least Squares (PLS) regression is the premier tool for building such models in analytical chemistry, yet it does not inherently provide privacy guarantees, leaving sensitive (training) data vulnerable to privacy attacks. To address this gap, we propose an $(\epsilon, \delta)$-differentially private PLS (edPLS) algorithm, which integrates well-studied and theoretically motivated Gaussian noise-adding mechanisms into the PLS algorithm to ensure the privacy of the data underlying the model. Our approach involves adding carefully calibrated Gaussian noise to the outputs of four key functions in the PLS algorithm: the weights, scores, $X$-loadings, and $Y$-loadings. The noise variance is determined based on the global sensitivity of each function, ensuring that the privacy loss is controlled according to the $(\epsilon, \delta)$-differential privacy framework. Specifically, we derive the sensitivity bounds for each function and use these bounds to calibrate the noise added to the model components. Experimental results demonstrate that edPLS effectively renders privacy attacks, aimed at recovering unique sources of variability in the training data, ineffective. Application of edPLS to the NIR corn benchmark dataset shows that the root mean squared error of prediction (RMSEP) remains competitive even at strong privacy levels (i.e., $\epsilon=1$), given proper pre-processing of the corresponding spectra. These findings highlight the practical utility of edPLS in creating privacy-preserving multivariate calibrations and for the analysis of their privacy-utility trade-offs.
- Abstract（参考訳）: データプライバシ要件がますます厳しくなり、センシティブなデータに基づく統計モデルがデプロイされ、より日常的に使用されるようになると、データプライバシ保護が重要になります。
パーシャルリーストスクエア(PLS)回帰は、分析化学においてそのようなモデルを構築するための最重要ツールであるが、本質的にプライバシ保証を提供しておらず、機密データ(トレーニング)はプライバシ攻撃に弱いままである。
このギャップに対処するために、よく研究され理論的に動機付けられたガウスノイズ付加機構をPSSアルゴリズムに統合し、モデルの基礎となるデータのプライバシーを確保するために、$(\epsilon, \delta)$-differentially private PLS (edPLS)アルゴリズムを提案する。
PLSアルゴリズムでは,重み,スコア,$X$-loadings,$Y$-loadingsという4つの重要な関数の出力にガウス雑音を慎重に調整する。
ノイズ分散は各関数のグローバルな感度に基づいて決定され、プライバシー損失は$(\epsilon, \delta)$-differential privacy frameworkに従って制御される。
具体的には、各関数に対する感度境界を導出し、これらの境界を用いてモデル成分に付加される雑音を校正する。
実験の結果、EDPLSはトレーニングデータに固有の変動源を回復することを目的としたプライバシー攻撃を効果的に行うことが示されている。
NIRコーンベンチマークデータセットへのEDPLSの適用は、対応するスペクトルの適切な前処理を条件に、強力なプライバシレベル(例えば$\epsilon=1$)であっても、ルート平均2乗誤差(RMSEP)が競争力を維持することを示している。
これらの知見は,プライバシ保存型多変量キャリブレーションの作成におけるEDPLSの実用性と,プライバシ・ユーティリティ・トレードオフの分析に有用であることを示す。
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