論文の概要: Optimal Allocation of Privacy Budget on Hierarchical Data Release

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.10871v1
• Date: Fri, 16 May 2025 05:25:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-19 14:36:14.160787
• Title: Optimal Allocation of Privacy Budget on Hierarchical Data Release
• Title（参考訳）: 階層的データ公開によるプライバシー予算の最適配分
• Authors: Joonhyuk Ko, Juba Ziani, Ferdinando Fioretto,
• Abstract要約: 本稿では,階層データリリースにおける最適プライバシ予算割り当ての問題に対処する。 データの粒度とプライバシー損失のトレードオフを考慮しつつ、全プライバシー予算の対象となるデータユーティリティの最大化を目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.96399034594329
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Releasing useful information from datasets with hierarchical structures while preserving individual privacy presents a significant challenge. Standard privacy-preserving mechanisms, and in particular Differential Privacy, often require careful allocation of a finite privacy budget across different levels and components of the hierarchy. Sub-optimal allocation can lead to either excessive noise, rendering the data useless, or to insufficient protections for sensitive information. This paper addresses the critical problem of optimal privacy budget allocation for hierarchical data release. It formulates this challenge as a constrained optimization problem, aiming to maximize data utility subject to a total privacy budget while considering the inherent trade-offs between data granularity and privacy loss. The proposed approach is supported by theoretical analysis and validated through comprehensive experiments on real hierarchical datasets. These experiments demonstrate that optimal privacy budget allocation significantly enhances the utility of the released data and improves the performance of downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: 個々のプライバシを保存する一方で、階層構造を持つデータセットから有用な情報を取得することは、大きな課題である。 標準的なプライバシ保存機構、特に微分プライバシーは、階層のさまざまなレベルとコンポーネントにわたって、有限のプライバシ予算を慎重に割り当てる必要があることが多い。 サブ最適アロケーションは、過度なノイズ、データを無駄にしたり、機密情報の保護が不十分になる可能性がある。 本稿では,階層データリリースにおける最適プライバシ予算割り当ての問題に対処する。 この課題は、データ粒度とプライバシ損失の間の固有のトレードオフを考慮して、全プライバシ予算の対象となるデータユーティリティを最大化することを目的として、制約付き最適化問題として定式化されている。 提案手法は理論的解析によって支持され,実階層的データセットに関する包括的な実験を通じて検証される。 これらの実験により、最適なプライバシ予算割り当ては、リリースデータの有用性を大幅に向上し、下流タスクの性能を向上させることが示されている。

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