論文の概要: Generating Synthetic Data with Formal Privacy Guarantees: State of the Art and the Road Ahead
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20846v1
- Date: Wed, 26 Mar 2025 16:06:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-28 12:54:50.805258
- Title: Generating Synthetic Data with Formal Privacy Guarantees: State of the Art and the Road Ahead
- Title（参考訳）: 形式的プライバシ保証による合成データ生成 - 最先端技術と道路
- Authors: Viktor Schlegel, Anil A Bharath, Zilong Zhao, Kevin Yee,
- Abstract要約: プライバシを保存する合成データは、高領域における分離されたデータを活用するための有望なソリューションを提供する。
本調査では, 生成モデルと差分プライバシの理論的基礎を概説し, 現状の手法を概観する。
調査の結果は、未確認のプライバシー漏洩、正式な保証の実証的検証の不十分、現実的なベンチマークの重大な欠陥など、重要な課題を浮き彫りにした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.410975558116122
- License:
- Abstract: Privacy-preserving synthetic data offers a promising solution to harness segregated data in high-stakes domains where information is compartmentalized for regulatory, privacy, or institutional reasons. This survey provides a comprehensive framework for understanding the landscape of privacy-preserving synthetic data, presenting the theoretical foundations of generative models and differential privacy followed by a review of state-of-the-art methods across tabular data, images, and text. Our synthesis of evaluation approaches highlights the fundamental trade-off between utility for down-stream tasks and privacy guarantees, while identifying critical research gaps: the lack of realistic benchmarks representing specialized domains and insufficient empirical evaluations required to contextualise formal guarantees. Through empirical analysis of four leading methods on five real-world datasets from specialized domains, we demonstrate significant performance degradation under realistic privacy constraints ($\epsilon \leq 4$), revealing a substantial gap between results reported on general domain benchmarks and performance on domain-specific data. %Our findings highlight key challenges including unaccounted privacy leakage, insufficient empirical verification of formal guarantees, and a critical deficit of realistic benchmarks. These challenges underscore the need for robust evaluation frameworks, standardized benchmarks for specialized domains, and improved techniques to address the unique requirements of privacy-sensitive fields such that this technology can deliver on its considerable potential.
- Abstract（参考訳）: プライバシを保存する合成データは、情報の規制、プライバシー、あるいは制度上の理由のために分割された高レベルの領域で、分離されたデータを活用するための有望なソリューションを提供する。
この調査は、生成モデルと差分プライバシーの理論的基礎を提示し、グラフデータ、画像、テキストにまたがる最先端の手法をレビューすることで、プライバシを保存する合成データの状況を理解するための包括的なフレームワークを提供する。
評価アプローチの合成は、ダウンストリームタスクのユーティリティとプライバシ保証の基本的なトレードオフを強調しつつ、重要な研究ギャップを特定しながら、専門領域を表す現実的なベンチマークの欠如と、形式的保証のコンテキスト化に必要な実証的評価の欠如を浮き彫りにしている。
特定ドメインからの5つの実世界のデータセットに対する4つの主要な手法を実証分析することにより、現実的なプライバシー制約下での大幅なパフォーマンス劣化(\epsilon \leq 4$)を示し、一般的なドメインベンチマークで報告された結果とドメイン固有のデータのパフォーマンスとの間に大きなギャップがあることを明らかにする。
調査の結果は、未確認のプライバシー漏洩、正式な保証の実証的検証の不十分、現実的なベンチマークの重大な欠陥など、重要な課題を浮き彫りにした。
これらの課題は、堅牢な評価フレームワークの必要性、専門分野の標準化されたベンチマーク、そしてこの技術が大きな可能性をもたらすような、プライバシーに敏感なフィールドのユニークな要件に対処する技術の改善を浮き彫りにしている。
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