論文の概要: Preserving Target Distributions With Differentially Private Count Mechanisms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.01468v1
- Date: Wed, 01 Apr 2026 23:25:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-03 14:21:10.103158
- Title: Preserving Target Distributions With Differentially Private Count Mechanisms
- Title（参考訳）: 個人別カウント機構による目標分布の保存
- Abstract要約: カウントの分布はカウント列の情報を要約し、カテゴリからカウントをアンリンクする。
この対象は研究のクラスに答えるのに有用であるが、カウントが標準メカニズムで民営化されると統計的バイアスを受ける。
本研究では、分散の精度を2つの標準基準のカウントとランタイムの精度のバランスをとる2段階のテーブルを民営化するフレームワークを定式化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08594140167290097
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Differentially private mechanisms are increasingly used to publish tables of counts, where each entry represents the number of individuals belonging to a particular category. A distribution of counts summarizes the information in the count column, unlinking counts from categories. This object is useful for answering a class of research questions, but it is subject to statistical biases when counts are privatized with standard mechanisms. This motivates a novel design criterion we term accuracy of distribution. This study formalizes a two-stage framework for privatizing tables of counts that balances accuracy of distribution with two standard criteria of accuracy of counts and runtime. In the first stage, a distribution privatizer generates an estimate for the true distribution of counts. We introduce a new mechanism, called the cyclic Laplace, specifically tailored to distributions of counts, that outperforms existing general-purpose differentially private histogram mechanisms. In the second stage, a constructor algorithm generates a count mechanism, represented as a transition matrix, whose fixed-point is the privatized distribution of counts. We develop a mathematical theory that describes such transition matrices in terms of simple building blocks we call epsilon-scales. This theory informs the design of a new constructor algorithm that generates transition matrices with favorable properties more efficiently than standard optimization algorithms. We explore the practicality of our framework with a set of experiments, highlighting situations in which a fixed-point method provides a favorable tradeoff among performance criteria.
- Abstract（参考訳）: 異なるプライベートなメカニズムは、各エントリが特定のカテゴリに属する個人の数を表すカウントのテーブルを公開するために、ますます使われています。
カウントの分布はカウント列の情報を要約し、カテゴリからカウントをアンリンクする。
この対象は研究のクラスに答えるのに有用であるが、カウントが標準メカニズムで民営化されると統計的バイアスを受ける。
これは、分布の正確さという新しい設計基準を動機付けている。
本研究では、分散の精度を2つの標準基準のカウントとランタイムの精度のバランスをとる2段階のテーブルを民営化するフレームワークを定式化する。
第1段階では、分布プリタタイザは、カウントの真の分布の見積もりを生成する。
循環ラプラスと呼ばれる新しいメカニズムを導入し、特にカウントの分布に合わせたもので、既存の汎用微分プライベートヒストグラム機構より優れています。
第2段階では、コンストラクタアルゴリズムが遷移行列として表されるカウント機構を生成し、その固定点はカウントの民営化分布である。
我々は、エプシロンスケールと呼ばれる単純な構成要素の観点でそのような遷移行列を記述する数学的理論を開発する。
この理論は、標準的な最適化アルゴリズムよりも効率の良い特性を持つ遷移行列を生成する新しいコンストラクタアルゴリズムの設計を知らせるものである。
本稿では,提案手法が性能基準間で良好なトレードオフをもたらす状況を強調し,一連の実験によりフレームワークの実用性について考察する。
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