論文の概要: A Locally Differential Private Coding-Assisted Succinct Histogram Protocol

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17767v1
• Date: Sat, 21 Jun 2025 17:30:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.573717
• Title: A Locally Differential Private Coding-Assisted Succinct Histogram Protocol
• Title（参考訳）: 局所微分型私的符号化支援サクシネクトヒストグラムプロトコル
• Authors: Hsuan-Po Liu, Hessam Mahdavifar,
• Abstract要約: 簡潔なヒストグラムは、クライアント間で頻繁なアイテムとその頻度をキャプチャする。 ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)が利用され、有望な結果が示されている。 この研究は、誤り訂正符号を用いて簡潔なヒストグラムを構築するための最初の実用的な$(epsilon,delta)$-LDPプロトコルを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.802423208503082
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A succinct histogram captures frequent items and their frequencies across clients and has become increasingly important for large-scale, privacy-sensitive machine learning applications. To develop a rigorous framework to guarantee privacy for the succinct histogram problem, local differential privacy (LDP) has been utilized and shown promising results. To preserve data utility under LDP, which essentially works by intentionally adding noise to data, error-correcting codes naturally emerge as a promising tool for reliable information collection. This work presents the first practical $(\epsilon,\delta)$-LDP protocol for constructing succinct histograms using error-correcting codes. To this end, polar codes and their successive-cancellation list (SCL) decoding algorithms are leveraged as the underlying coding scheme. More specifically, our protocol introduces Gaussian-based perturbations to enable efficient soft decoding. Experiments demonstrate that our approach outperforms prior methods, particularly for items with low true frequencies, while maintaining similar frequency estimation accuracy.
• Abstract（参考訳）: 簡潔なヒストグラムは、クライアント間で頻繁なアイテムとその頻度をキャプチャし、大規模でプライバシに敏感な機械学習アプリケーションにとってますます重要になっている。 簡潔なヒストグラム問題に対するプライバシを保証する厳密なフレームワークを開発するために、ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)を活用し、有望な結果を示した。 本質的には、データにノイズを意図的に付加して機能するLDP下のデータユーティリティを維持するため、エラー訂正コードは、信頼できる情報収集のための有望なツールとして自然に出現する。 この研究は、誤り訂正符号を用いて簡潔なヒストグラムを構築するための最初の実用的な$(\epsilon,\delta)$-LDPプロトコルを示す。 この目的のために、極性符号とその逐次キャンセルリスト(SCL)復号アルゴリズムを基礎となる符号化方式として活用する。 具体的には,ガウスに基づく摂動を導入し,効率的なソフトデコーディングを実現する。 実験により,本手法は従来手法,特に実周波数の低い項目において,類似の周波数推定精度を維持しつつ,優れた性能を示すことが示された。

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