論文の概要: PrivDiffuser: Privacy-Guided Diffusion Model for Data Obfuscation in Sensor Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14499v2
• Date: Tue, 05 Aug 2025 00:14:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-06 15:23:33.753005
• Title: PrivDiffuser: Privacy-Guided Diffusion Model for Data Obfuscation in Sensor Networks
• Title（参考訳）: PrivDiffuser: センサネットワークにおけるデータ難読化のためのプライバシガイド付き拡散モデル
• Authors: Xin Yang, Omid Ardakanian,
• Abstract要約: IoT(Internet of Things)デバイスによって収集されたセンサデータは、個人に関する機密性の高い個人情報を明らかにすることができる。 生成モデルによって強化されたデータ難読化は、合成データを生成するための有望なアプローチである。 データユーティリティとプライバシのトレードオフを優れたものにする新しいデータ難読化手法であるPrivDiffuserを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.91258288207688
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sensor data collected by Internet of Things (IoT) devices can reveal sensitive personal information about individuals, raising significant privacy concerns when shared with semi-trusted service providers, as they may extract this information using machine learning models. Data obfuscation empowered by generative models is a promising approach to generate synthetic data such that useful information contained in the original data is preserved while sensitive information is obscured. This newly generated data will then be shared with service providers instead of the original sensor data. In this work, we propose PrivDiffuser, a novel data obfuscation technique based on a denoising diffusion model that achieves a superior trade-off between data utility and privacy by incorporating effective guidance techniques. Specifically, we extract latent representations that contain information about public and private attributes from sensor data to guide the diffusion model, and impose mutual information-based regularization when learning the latent representations to alleviate the entanglement of public and private attributes, thereby increasing the effectiveness of guidance. Evaluation on three real-world datasets containing different sensing modalities reveals that PrivDiffuser yields a better privacy-utility trade-off than the state-of-the-art in data obfuscation, decreasing the utility loss by up to $1.81\%$ and the privacy loss by up to $3.42\%$. Moreover, compared with existing obfuscation approaches, PrivDiffuser offers the unique benefit of allowing users with diverse privacy needs to protect their privacy without having to retrain the generative model.
• Abstract（参考訳）: Internet of Things(IoT)デバイスによって収集されたセンサデータは、個人に関する機密な個人情報を明らかにすることができる。 生成モデルによって強化されたデータ難読化は、機密情報が隠蔽されている間に、原データに含まれる有用な情報が保存されるような合成データを生成するための有望なアプローチである。 この新たに生成されたデータは、元のセンサデータではなく、サービスプロバイダと共有される。 本研究では,データユーティリティとプライバシのトレードオフを効果的に活用し,より優れたデノナイズ拡散モデルに基づく新しいデータ難読化手法であるPrivDiffuserを提案する。 具体的には、センサデータからパブリック属性とプライベート属性に関する情報を含む潜時表現を抽出し、拡散モデルを導出し、潜時表現を学習する際に相互情報に基づく正規化を課し、パブリック属性とプライベート属性の絡み合いを緩和し、ガイダンスの有効性を高める。 異なるセンシングモダリティを含む3つの実世界のデータセットの評価によると、PrivDiffuserはデータ難読化における最先端技術よりも優れたプライバシユーティリティトレードオフをもたらし、ユーティリティ損失を最大1.81 %、プライバシ損失を最大3.42 %まで下げている。 さらに、既存の難読化アプローチと比較して、PrivDiffuserは、さまざまなプライバシを持つユーザに対して、生成モデルを再トレーニングすることなく、プライバシを保護するというユニークなメリットを提供する。

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