論文の概要: Measured Hockey-Stick Divergence and its Applications to Quantum Pufferfish Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12359v1
• Date: Tue, 21 Jan 2025 18:39:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:25:16.403187
• Title: Measured Hockey-Stick Divergence and its Applications to Quantum Pufferfish Privacy
• Title（参考訳）: ホッケースタイルの多様性の測定と量子ポッファーフィッシュプライバシへの応用
• Authors: Theshani Nuradha, Vishal Singh, Mark M. Wilde,
• Abstract要約: ホッケースティックの発散は, 量子フグのプライバシフレームワークにおいて, 最適なプライバシパラメータを特徴付けることを示す。 また、測定されたホッケースティックのチャンネルのばらつきを導入し、チャネルのプライバシーを確保するためのその応用を探る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.7846581583644525
• License:
• Abstract: The hockey-stick divergence is a fundamental quantity characterizing several statistical privacy frameworks that ensure privacy for classical and quantum data. In such quantum privacy frameworks, the adversary is allowed to perform all possible measurements. However, in practice, there are typically limitations to the set of measurements that can be performed. To this end, here, we comprehensively analyze the measured hockey-stick divergence under several classes of practically relevant measurement classes. We prove several of its properties, including data processing and convexity. We show that it is efficiently computable by semi-definite programming for some classes of measurements and can be analytically evaluated for Werner and isotropic states. Notably, we show that the measured hockey-stick divergence characterizes optimal privacy parameters in the quantum pufferfish privacy framework. With this connection and the developed technical tools, we enable methods to quantify and audit privacy for several practically relevant settings. Lastly, we introduce the measured hockey-stick divergence of channels and explore its applications in ensuring privacy for channels.
• Abstract（参考訳）: ホッケースティックの発散は、古典的および量子的データのプライバシーを保証するいくつかの統計プライバシーフレームワークを特徴付ける基本的な量である。 このような量子プライバシーフレームワークでは、敵はあらゆる可能な測定を行うことができる。 しかし、実際には、通常、実施可能な測定のセットに制限がある。 そこで本研究では,ホッケースティックの発散度を,実際に関係のあるいくつかの測定クラスで総合的に分析する。 データ処理や凸性など,いくつかの特性を実証する。 いくつかの測定のクラスに対して半定値プログラミングにより効率よく計算可能であり、ワーナー状態や等方状態に対して解析的に評価可能であることを示す。 特に, ホッケースティックの発散は, 量子フグのプライバシフレームワークにおいて, 最適なプライバシパラメータを特徴付けることを示す。 この接続と技術ツールによって、我々はいくつかの実用的な設定において、プライバシの定量化と監査を可能にする。 最後に,各チャンネルのホッケースティックのばらつきを計測し,チャネルのプライバシを確保するための応用を探る。

関連論文リスト

• Contraction of Private Quantum Channels and Private Quantum Hypothesis Testing [5.211732144306638]
  プライバシ制約下でのホッケースティックの分散に対する収縮係数について検討する。 また、プライベートな量子チャネルが量子学習環境における公平性とホレボ情報の安定性をどのように提供するかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-26T18:00:03Z)
• Holevo Cramér-Rao bound: How close can we get without entangling measurements? [12.398602782598045]
  プローブ状態の複数の同一コピーに対するエンタングリング測定は、各プローブを個別に測定するよりも優れていることが知られている。 本研究では,集団量子計測が個々の測定値に対して与えうる最大精度の向上について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-15T18:00:06Z)
• Finding the optimal probe state for multiparameter quantum metrology using conic programming [61.98670278625053]
  本稿では,対応する精度境界に対する最適プローブ状態を決定するための円錐型プログラミングフレームワークを提案する。 また、この理論を量子プローブ状態を用いた標準場センシング問題の解析にも応用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T12:47:29Z)
• Dilute measurement-induced cooling into many-body ground states [0.5492530316344587]
  量子システムをその基底状態に冷却することは、非自明な相互作用系の特徴づけにとって重要である。 測定に基づく冷却プロトコルを希薄な限界まで適用できる条件を同定する。 フラストレーションフリーな1次元スピン鎖の2つの例に対して、単一リンク上でのステアリングは、これらのシステムを独自の基底状態に冷却するのに十分であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-09T10:33:05Z)
• A unifying framework for differentially private quantum algorithms [0.0]
  本稿では、近隣の量子状態の新規で一般的な定義を提案する。 この定義が量子符号化の基盤となる構造を捉えることを実証する。 また、入力状態のコピーを複数用意した代替設定についても検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-10T17:44:03Z)
• Quantum Pufferfish Privacy: A Flexible Privacy Framework for Quantum Systems [19.332726520752846]
  量子フグプライバシ(QPP)と呼ばれる量子システムのための多用途プライバシフレームワークを提案する。 古典的なフグのプライバシーにインスパイアされた私たちの定式化は、量子微分プライバシーの限界を一般化し対処します。 ここでは,QPPはダッタ・レディツキー情報スペクトルのばらつきの観点から等価に定式化可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-22T17:21:17Z)
• Theoretically Principled Federated Learning for Balancing Privacy and Utility [61.03993520243198]
  モデルパラメータを歪ませることでプライバシを保護する保護機構の一般学習フレームワークを提案する。 フェデレートされた学習における各コミュニケーションラウンドにおいて、各クライアント上の各モデルパラメータに対して、パーソナライズされたユーティリティプライバシトレードオフを実現することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T13:44:02Z)
• Tight Cram\'{e}r-Rao type bounds for multiparameter quantum metrology through conic programming [61.98670278625053]
  最適な精度で不整合パラメータを推定できる実用的な測定戦略が最重要である。 ここでは、最適精度で非相関な測定方法を見つけるための具体的な方法を示す。 従来の計算可能境界と最終的な精度境界との間には厳密なギャップがあることを数値的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-12T13:06:48Z)
• Algorithms with More Granular Differential Privacy Guarantees [65.3684804101664]
  我々は、属性ごとのプライバシー保証を定量化できる部分微分プライバシー(DP)について検討する。 本研究では,複数の基本データ分析および学習タスクについて検討し,属性ごとのプライバシパラメータが個人全体のプライバシーパラメータよりも小さい設計アルゴリズムについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-08T22:43:50Z)
• Robustness Threats of Differential Privacy [70.818129585404]
  我々は、いくつかの設定で差分プライバシーをトレーニングしたネットワークが、非プライベートバージョンに比べてさらに脆弱であることを実験的に実証した。 本研究では,勾配クリッピングや雑音付加などのニューラルネットワークトレーニングの主成分が,モデルの堅牢性に与える影響について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-14T18:59:24Z)
• On the optimal certification of von Neumann measurements [55.41644538483948]
  量子測定の証明は、量子仮説テストの拡張と見なすことができる。 量子チャネルの認証とフォン・ノイマン測度と$q$数値範囲の概念の関連性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-14T22:38:23Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。