論文の概要: Computationally tractable robust differentially private mean estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.12654v1
• Date: Wed, 10 Jun 2026 20:25:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-12 15:55:27.446913
• Title: Computationally tractable robust differentially private mean estimation
• Title（参考訳）: 計算抽出可能な頑健な差分私的平均推定法
• Authors: Kelly Ramsay,
• Abstract要約: 気球平均と呼ばれる新しい偏微分プライベート平均推定器を開発した。 「マハラノビスの球や風船を伸ばすための反復的な切り抜き法に基づいている。」
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We develop a new, differentially private mean estimator called the balloon mean. The main features of the balloon mean are that it is computationally tractable and enjoys robustness to outlying observations. It is based on an iterative clipping procedure over expanding Mahalanobis balls, or ``balloons.'' The method satisfies zero-concentrated differential privacy and depends on a small number of interpretable tuning parameters. We provide theoretical guarantees under heavy-tailed and contaminated elliptical models, characterizing its statistical performance and robustness to outliers. Extensive simulations demonstrate that the balloon mean is robust to heavy-tailed and contaminated data, and outperforms existing differentially private mean estimators in contaminated settings.
• Abstract（参考訳）: 気球平均と呼ばれる新しい偏微分プライベート平均推定器を開発した。 バルーンの主な特徴は、このバルーンが計算的に牽引可能であり、外界の観測に頑丈であることである。 これは、マハラノビス球を拡大する反復的なクリッピング手順、または '`balloons' に基づいている。 この方法はゼロ集中型差分プライバシーを満足し、少数の解釈可能なチューニングパラメータに依存する。 重み付きおよび汚染された楕円型モデルの下で理論的保証を行い、その統計的性能と外れ値に対するロバスト性を特徴付ける。 バルーン平均は、重い尾と汚染されたデータに対して頑健であり、汚染された環境では、既存の微分プライベートな平均推定器よりも優れていることを示す。

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