Fugu-MT 論文翻訳(概要): Synthetic Data Privacy Metrics

論文の概要: Synthetic Data Privacy Metrics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03941v1
Date: Tue, 07 Jan 2025 17:02:33 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-08 15:50:20.874432
Title: Synthetic Data Privacy Metrics
Title（参考訳）: 合成データプライバシメトリクス
Authors: Amy Steier, Lipika Ramaswamy, Andre Manoel, Alexa Haushalter,
Abstract要約: 我々は、敵攻撃のシミュレーションを含む人気のある指標の長所と短所を概観する。また、生成モデルを修正して、作成するデータのプライバシを高めるための現在のベストプラクティスについてもレビューします。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1213500139850017
License:
Abstract: Recent advancements in generative AI have made it possible to create synthetic datasets that can be as accurate as real-world data for training AI models, powering statistical insights, and fostering collaboration with sensitive datasets while offering strong privacy guarantees. Effectively measuring the empirical privacy of synthetic data is an important step in the process. However, while there is a multitude of new privacy metrics being published every day, there currently is no standardization. In this paper, we review the pros and cons of popular metrics that include simulations of adversarial attacks. We also review current best practices for amending generative models to enhance the privacy of the data they create (e.g. differential privacy).
Abstract（参考訳）: 生成AIの最近の進歩により、AIモデルのトレーニング、統計的洞察の強化、センシティブなデータセットとのコラボレーションを促進するとともに、強力なプライバシ保証を提供するために、現実のデータと同じくらい正確な合成データセットを作成することが可能になった。合成データの経験的プライバシーを効果的に測定することは、このプロセスの重要なステップである。しかし、毎日多くの新しいプライバシー指標が発行されているが、現時点では標準化されていない。本稿では,敵攻撃のシミュレーションを含む一般的な指標の長所と短所について概説する。また、生成モデルを修正して、作成するデータのプライバシ(例えば、差分プライバシー)を強化するための現在のベストプラクティスについてもレビューします。

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