論文の概要: Differentially Private Federated Learning of Diffusion Models for Synthetic Tabular Data Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16083v1
• Date: Fri, 20 Dec 2024 17:30:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:19:44.649916
• Title: Differentially Private Federated Learning of Diffusion Models for Synthetic Tabular Data Generation
• Title（参考訳）: 合成語彙データ生成のための拡散モデルの個人差分学習
• Authors: Timur Sattarov, Marco Schreyer, Damian Borth,
• Abstract要約: DP-Fed-FinDiffフレームワークは、微分プライバシー、フェデレーションラーニング、拡散確率モデルの新たな統合である。 複数の実世界の財務データセットに対するDP-Fed-FinDiffの有効性を示す。 その結果、DP-Fed-FinDiffが、高度に規制されたドメインでセキュアなデータ共有とロバストな分析を可能にする可能性を確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.182014186927255
• License:
• Abstract: The increasing demand for privacy-preserving data analytics in finance necessitates solutions for synthetic data generation that rigorously uphold privacy standards. We introduce DP-Fed-FinDiff framework, a novel integration of Differential Privacy, Federated Learning and Denoising Diffusion Probabilistic Models designed to generate high-fidelity synthetic tabular data. This framework ensures compliance with stringent privacy regulations while maintaining data utility. We demonstrate the effectiveness of DP-Fed-FinDiff on multiple real-world financial datasets, achieving significant improvements in privacy guarantees without compromising data quality. Our empirical evaluations reveal the optimal trade-offs between privacy budgets, client configurations, and federated optimization strategies. The results affirm the potential of DP-Fed-FinDiff to enable secure data sharing and robust analytics in highly regulated domains, paving the way for further advances in federated learning and privacy-preserving data synthesis.
• Abstract（参考訳）: 金融におけるプライバシー保護データ分析の需要の増加は、プライバシー基準を厳格に支持する合成データ生成のためのソリューションを必要としている。 高忠実な合成表データを生成するために設計された微分プライバシー、フェデレートラーニング、拡散確率モデルの新たな統合であるDP-Fed-FinDiffフレームワークを紹介する。 このフレームワークは、データユーティリティを維持しながら、厳格なプライバシ規制の遵守を保証する。 DP-Fed-FinDiffが複数の実世界の財務データセットに与える影響を実証し、データ品質を損なうことなくプライバシー保証を大幅に改善した。 私たちの経験的評価は、プライバシー予算、クライアント構成、フェデレートされた最適化戦略の間の最適なトレードオフを明らかにします。 その結果、DP-Fed-FinDiffが、高度に規制されたドメインにおけるセキュアなデータ共有とロバストな分析を可能にし、フェデレートラーニングとプライバシ保護データ合成のさらなる進歩の道を開く可能性が確認された。

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