論文の概要: Realisation-Level Privacy Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.08630v1
• Date: Thu, 09 Apr 2026 16:31:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-13 17:57:53.505238
• Title: Realisation-Level Privacy Filtering
• Title（参考訳）: プライバシフィルタの実現
• Authors: Sophie Taylor, Praneeth Vippathalla, Justin Coon,
• Abstract要約: データリリースの停止時間を決定するために,実現レベルフィルタリング手法を提案する。 フィルタは$(, )$-differential privacyを保証し、データハンドラが選択した$と$を保証します。 提案フィルタは、Rényi差分プライバシーの下でひどく振る舞うものを含む任意のメカニズムに適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study differentially private data release, where a database is accessed through successive, possibly adaptive queries and mechanisms. Existing composition theorems and privacy filters combine worst case per-round privacy parameters, leaving room for more refined accounting based on realised leakage, which we term realisation-level accounting. We propose a realisation-level filtering approach to determine stopping times for data releases, and design one such filter. Despite technical challenges arising from conditioning on realisations and stopping time, we prove that the filter guarantees $(ε, δ)$-differential privacy, with $ε$ and $δ$ chosen by the data handler. Through numerical evidence, we demonstrate that realisation-level filtering provides a path to better utility beyond mechanism-level methods. Furthermore, our proposed filter applies to arbitrary mechanisms, including those that are badly behaved under Rényi differential privacy.
• Abstract（参考訳）: 我々は、データベースが連続的に、おそらく適応的なクエリやメカニズムを通してアクセスされる、微分プライベートなデータリリースについて研究する。 既存の構成定理とプライバシフィルタは、全体のプライバシーパラメータ毎に最悪のケースを組み合わせ、実現されたリークに基づくより洗練された会計を行う余地を残します。 本稿では、データリリースの停止時間を決定するための実現レベルフィルタリング手法を提案し、そのようなフィルタを1つ設計する。 データハンドラが選択した$(ε, δ)$-differential privacyが保証されている。 数値的なエビデンスを通じて、実現レベルフィルタリングは、メカニズムレベルメソッドを超えて、より良いユーティリティへの道を提供することを示す。 さらに,Rényi差分プライバシー下での動作が悪く,任意のメカニズムにフィルタを適用した。

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