論文の概要: A Privacy-Preserving Framework for Advertising Personalization Incorporating Federated Learning and Differential Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12098v1
• Date: Wed, 16 Jul 2025 10:07:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-17 19:00:11.347834
• Title: A Privacy-Preserving Framework for Advertising Personalization Incorporating Federated Learning and Differential Privacy
• Title（参考訳）: フェデレートラーニングと差分プライバシを取り入れたパーソナライズ広告のためのプライバシ保護フレームワーク
• Authors: Xiang Li, Yifan Lin, Yuanzhe Zhang,
• Abstract要約: このフレームワークは、分散特徴抽出、動的プライバシ予算割り当て、堅牢なモデル集約を組み合わせて、モデルの正確性、通信オーバーヘッド、プライバシ保護のバランスをとる。 提案フレームワークは,プライバシーを確保しつつ,推薦精度とシステム効率の両立を図っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.908551029176822
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To mitigate privacy leakage and performance issues in personalized advertising, this paper proposes a framework that integrates federated learning and differential privacy. The system combines distributed feature extraction, dynamic privacy budget allocation, and robust model aggregation to balance model accuracy, communication overhead, and privacy protection. Multi-party secure computing and anomaly detection mechanisms further enhance system resilience against malicious attacks. Experimental results demonstrate that the framework achieves dual optimization of recommendation accuracy and system efficiency while ensuring privacy, providing both a practical solution and a theoretical foundation for applying privacy protection technologies in advertisement recommendation.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズされた広告におけるプライバシー漏洩とパフォーマンスの問題を軽減するために,フェデレーション学習と差分プライバシーを統合したフレームワークを提案する。 このシステムは、分散特徴抽出、動的プライバシ予算割り当て、堅牢なモデル集約を組み合わせて、モデルの精度、通信オーバーヘッド、プライバシ保護のバランスをとる。 マルチパーティのセキュアコンピューティングと異常検出機構は、悪意のある攻撃に対するシステムのレジリエンスをさらに強化する。 実験により,提案フレームワークは,プライバシを確保しつつ,推薦精度とシステム効率の2つの最適化を実現し,広告レコメンデーションにプライバシ保護技術を適用するための実用的ソリューションと理論的基盤を提供することを示した。

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