論文の概要: Private Synthetic Data Generation in Small Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09756v3
• Date: Wed, 02 Apr 2025 05:01:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 19:59:19.082643
• Title: Private Synthetic Data Generation in Small Memory
• Title（参考訳）: 小記憶におけるプライベートな合成データ生成
• Authors: Rayne Holland, Seyit Camtepe, Chandra Thapa, Minhui Xue,
• Abstract要約: $mathttPrivHP$は、テキスト差分プライバシーを保証する軽量な合成データジェネレータである。 階層の深さ、ノイズの追加、低周波のプルーニングのバランスを保ちながら、頻繁なノイズを保っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.298974544454754
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose $\mathtt{PrivHP}$, a lightweight synthetic data generator with \textit{differential privacy} guarantees. $\mathtt{PrivHP}$ uses a novel hierarchical decomposition that approximates the input's cumulative distribution function (CDF) in bounded memory. It balances hierarchy depth, noise addition, and pruning of low-frequency subdomains while preserving frequent ones. Private sketches estimate subdomain frequencies efficiently without full data access. A key feature is the pruning parameter $k$, which controls the trade-off between space and utility. We define the skew measure $\mathtt{tail}_k$, capturing all but the top $k$ subdomain frequencies. Given a dataset $\mathcal{X}$, $\mathtt{PrivHP}$ uses $M=\mathcal{O}(k\log^2 |X|)$ space and, for input domain $\Omega = [0,1]$, ensures $\varepsilon$-differential privacy. It yields a generator with expected Wasserstein distance: \[ \mathcal{O}\left(\frac{\log^2 M}{\varepsilon n} + \frac{||\mathtt{tail}_k(\mathcal{X})||_1}{M n}\right) \] from the empirical distribution. This parameterized trade-off offers a level of flexibility unavailable in prior work. We also provide interpretable utility bounds that account for hierarchy depth, privacy noise, pruning, and frequency estimation errors.
• Abstract（参考訳）: 我々は,軽量な合成データ生成器である$\mathtt{PrivHP}$を提案する。 $\mathtt{PrivHP}$は、境界メモリにおける入力の累積分布関数(CDF)を近似する新しい階層分解を使用する。 階層の深さ、ノイズの追加、低周波サブドメインのプルーニングのバランスをとり、頻繁に保存する。 プライベートスケッチは、完全なデータアクセスなしに、サブドメインの周波数を効率的に推定する。 重要な機能はpruningパラメータ$k$で、スペースとユーティリティ間のトレードオフを制御する。 skew measure $\mathtt{tail}_k$を定義し、上位の$k$サブドメイン周波数を除くすべての値をキャプチャする。 データセット $\mathcal{X}$, $\matht{PrivHP}$ use $M=\mathcal{O}(k\log^2 |X|)$ space と入力ドメイン $\Omega = [0,1]$ が与えられた場合、$\varepsilon$-differential privacy が保証される。 予想されるワッサーシュタイン距離を持つジェネレータが得られる: \[ \mathcal{O}\left(\frac{\log^2 M}{\varepsilon n} + \frac{|\matht{tail}_k(\mathcal{X})||_1}{M n}\right) \] 経験分布から。 このパラメータ化されたトレードオフは、以前の作業では利用できないレベルの柔軟性を提供します。 また、階層化深度、プライバシーノイズ、プルーニング、周波数推定誤差を考慮に入れた解釈可能なユーティリティ境界も提供する。

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