論文の概要: Private Information Retrieval With Arbitrary Privacy Requirements for Graph-Based Storage
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.10879v1
- Date: Mon, 11 May 2026 17:27:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-12 23:28:51.032979
- Title: Private Information Retrieval With Arbitrary Privacy Requirements for Graph-Based Storage
- Title（参考訳）: グラフベースのストレージのための任意プライバシ要件を備えたプライベート情報検索
- Authors: Mohamed Nomeir, Shreya Meel, Sennur Ulukus,
- Abstract要約: プライベート情報検索問題におけるプライバシの定義を、フレキシブルなプライバシ要件に対応するように変更する。
すべてのメッセージをすべてのサーバからプライベートにするのではなく,汎用的なプライバシ要件を備えたグラフ関連PIRに重点を置いています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.20087907351314
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We reformulate the definition of privacy in the private information retrieval (PIR) problem to accommodate flexible privacy requirements. We focus on graph-replicated PIR, with a generalized privacy requirement, instead of requiring all messages to be private from all servers, during retrieval. Towards this, we define a privacy requirement set for each server, which can be an arbitrary subset of all message indices, as long as the stored message indices are in their privacy requirement set. Since both the storage and privacy requirement sets have many possibilities, we focus on two specific storage settings, namely the path and cyclic graphs. We consider several privacy settings for each of them, which are not necessarily the same, to give different examples for privacy sets. Of particular interest are the privacy sets that comprise the indices of messages stored at servers within a neighborhood range. The neighborhood range parameter allows a transition from the recently introduced local PIR [1] to the standard graph-replicated PIR. In these cases, we derive bounds on the capacity or find the exact capacity.
- Abstract（参考訳）: プライバシ定義をPIR(Private Information Search)問題に改定し、フレキシブルなプライバシ要件を満たす。
検索中にすべてのメッセージをすべてのサーバからプライベートにするのではなく、汎用的なプライバシ要件を備えたグラフ関連PIRに注目します。
これに向けて、各サーバのプライバシ要件セットを定義し、格納されたメッセージインデックスがそれらのプライバシ要件セットにある限り、すべてのメッセージインデックスの任意のサブセットにすることができる。
ストレージとプライバシの要件セットには多くの可能性があり、パスとサイクリックグラフという2つの特定のストレージ設定に焦点を当てています。
各プライバシ設定は、必ずしも同じとは限らないが、プライバシセットの異なる例を提供するために、いくつかのプライバシ設定を検討します。
特に興味深いのは、近隣のサーバに格納されているメッセージのインデックスを構成するプライバシーセットだ。
近傍範囲パラメータは、最近導入された局所的な PIR [1] から標準グラフ複製された PIR への遷移を可能にする。
これらの場合、容量の限界を導いたり、正確な容量を見つけたりします。
関連論文リスト
- Differential Confounding Privacy and Inverse Composition [32.85314813605347]
本稿では,Pufferfishプライバシーフレームワークの特殊な形式であるtextitdifferential confounding Privacy (DCP)を紹介する。
DCP機構は, 構成上のプライバシー保証を保っているが, DPの優雅な構成特性は欠如していることが示されている。
我々は、リーダ・フォロワーモデルがターゲット保証を達成するためのプライバシ戦略を最適に設計する、textitInverse Composition (IC)フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-21T21:45:13Z) - Mean Estimation Under Heterogeneous Privacy Demands [5.755004576310333]
本研究は,各ユーザが自身のプライバシレベルを設定できる平均推定の問題について考察する。
提案するアルゴリズムは,ミニマックス最適であり,ほぼ直線的な実行時間を有することを示す。
プライバシー要件が低いが異なるユーザは、すべて同じ金額で、必要以上のプライバシーを与えられる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-19T20:29:19Z) - Mean Estimation Under Heterogeneous Privacy: Some Privacy Can Be Free [13.198689566654103]
本研究は,異種差分プライバシー制約に基づく平均推定の問題について考察する。
提案するアルゴリズムは,プライバシレベルが異なる2つのユーザグループが存在する場合に,ミニマックス最適であることが示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-27T05:23:06Z) - How Do Input Attributes Impact the Privacy Loss in Differential Privacy? [55.492422758737575]
DPニューラルネットワークにおけるオブジェクトごとの規範と個人のプライバシ損失との関係について検討する。
プライバシ・ロス・インプット・サセプティビリティ(PLIS)と呼ばれる新しい指標を導入し、被験者のプライバシ・ロスを入力属性に適応させることを可能にした。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-18T11:39:03Z) - Algorithms with More Granular Differential Privacy Guarantees [65.3684804101664]
我々は、属性ごとのプライバシー保証を定量化できる部分微分プライバシー(DP)について検討する。
本研究では,複数の基本データ分析および学習タスクについて検討し,属性ごとのプライバシパラメータが個人全体のプライバシーパラメータよりも小さい設計アルゴリズムについて検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-08T22:43:50Z) - Fully Adaptive Composition in Differential Privacy [53.01656650117495]
よく知られた高度な合成定理は、基本的なプライバシー構成が許すよりも、プライベートデータベースを2倍にクエリすることができる。
アルゴリズムとプライバシパラメータの両方を適応的に選択できる完全適応型合成を導入する。
適応的に選択されたプライバシパラメータが許されているにもかかわらず、定数を含む高度なコンポジションのレートに適合するフィルタを構築します。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-10T17:03:12Z) - Single-Server Private Linear Transformation: The Individual Privacy Case [10.072633952908456]
本稿では、個々のプライバシ保証を伴うシングルサーバのプライベートリニアトランスフォーメーション(PLT)問題について考察する。
目標は、計算に必要な各メッセージのアイデンティティを個別にプライベートに保ちながら、ダウンロードコストを最小限にすることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-09T17:12:04Z) - PGLP: Customizable and Rigorous Location Privacy through Policy Graph [68.3736286350014]
我々はPGLPと呼ばれる新しい位置プライバシーの概念を提案し、カスタマイズ可能で厳格なプライバシー保証を備えたプライベートロケーションをリリースするためのリッチなインターフェースを提供する。
具体的には,ユーザの位置プライバシー要件を,表現的かつカスタマイズ可能なテキスト配置ポリシーグラフを用いて形式化する。
第3に、位置露光の検出、ポリシーグラフの修復、およびカスタマイズ可能な厳格な位置プライバシーを備えたプライベートな軌跡リリースをパイプライン化する、プライベートな位置トレースリリースフレームワークを設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-04T04:25:59Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。