論文の概要: Decomposition-Based Optimal Bounds for Privacy Amplification via Shuffling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07414v1
- Date: Thu, 10 Apr 2025 03:11:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-18 21:48:43.261142
- Title: Decomposition-Based Optimal Bounds for Privacy Amplification via Shuffling
- Title（参考訳）: シャッフルによるプライバシー増幅のための分解に基づく最適境界
- Authors: Pengcheng Su, Haibo Cheng, Ping Wang,
- Abstract要約: Shufflingは、より強力なプライバシーユーティリティトレードオフを提供する、差分プライバシー保証を増幅することが示されている。
我々は,すべての可能な分解を包含する統合分析フレームワーク,すなわち一般的なクローンパラダイムを導入する。
最適なプライバシアンプリフィケーション境界の正確な値を計算するための,単純かつ効率的なアルゴリズムを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.702635586444281
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Shuffling has been shown to amplify differential privacy guarantees, offering a stronger privacy-utility trade-off. To characterize and compute this amplification, two fundamental analytical frameworks have been proposed: the privacy blanket by Balle et al. (CRYPTO 2019) and the clone paradigm (including both the standard clone and stronger clone) by Feldman et al. (FOCS 2021, SODA 2023). All these methods rely on decomposing local randomizers. In this work, we introduce a unified analysis framework--the general clone paradigm--which encompasses all possible decompositions. We identify the optimal decomposition within the general clone paradigm. Moreover, we develop a simple and efficient algorithm to compute the exact value of the optimal privacy amplification bounds via Fast Fourier Transform. Experimental results demonstrate that the computed upper bounds for privacy amplification closely approximate the lower bounds, highlighting the tightness of our approach. Finally, using our algorithm, we conduct the first systematic analysis of the joint composition of LDP protocols in the shuffle model.
- Abstract（参考訳）: Shufflingは、より強力なプライバシーユーティリティトレードオフを提供する、差分プライバシー保証を増幅することが示されている。
この増幅を特徴づけ、計算するために、Balle et al(CRYPTO 2019)のプライバシ・毛布とFeldman et al(FOCS 2021, SODA 2023)のクローン・パラダイム(標準クローンとより強力なクローンの両方を含む)の2つの基本的な分析フレームワークが提案されている。
これらの手法は全て局所確率化器の分解に依存している。
本研究では,すべての可能な分解を包含する統合分析フレームワーク,一般クローンパラダイムを導入する。
一般クローンパラダイムにおける最適分解を同定する。
さらに,Fast Fourier Transformを用いて,最適プライバシー増幅境界の正確な値を計算するための,シンプルで効率的なアルゴリズムを開発した。
実験の結果,プライバシを増幅するための計算上界は下界を近似し,アプローチの厳密さを強調した。
最後に,本アルゴリズムを用いて,シャッフルモデルにおけるLDPプロトコルの結合構成を初めて体系的に解析する。
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