論文の概要: Spectrum-Aware Bounds on Invertibility for Privacy-Enhancing Instance Encoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.23382v2
• Date: Tue, 25 Aug 2026 15:09:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-26 14:09:34.304948
• Title: Spectrum-Aware Bounds on Invertibility for Privacy-Enhancing Instance Encoding
• Title（参考訳）: プライバシエンハンシングインスタンスエンコーディングにおける可逆性に関するスペクトル認識境界
• Abstract要約: 我々は、完全決定論的エンコーダにも適用可能な、より厳密な新しい境界の族を導入し、MSEを超えて他のノルムベースの類似度指標に拡張することができる。 私たちは、さまざまなエンコーダ、データセット、アタックのバウンダリを評価し、そのバウンダリを一貫して保持し、既存のバウンダリを改善しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.029868190543638
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Instance encoding is a popular empirical technique for privacy enhancement when sharing data to an untrusted server. It transforms sensitive data through an encoding process before sharing, with the hope that the encoding process retains utility but makes it hard to reconstruct the original data. However, most work offers no theoretical guarantee that the encoding process is actually irreversible. A recent work derived a mean-squared error (MSE) bound limiting any adversary's reconstruction accuracy, offering one of the first theoretical results in this domain. This bound, however, has three critical limitations: it is often too loose, only works with randomized encoders (excluding many deterministic encoders practitioners use), and only bounds MSE. We introduce a family of new bounds that (1) are tighter, (2) applicable even to fully deterministic encoders, and (3) can extend beyond MSE to other norm-based similarity metrics, by properly accounting for the encoder's spectral structure. We evaluate our bounds across a range of encoders, datasets, and attacks, showing they hold consistently and improve upon the existing bound.
• Abstract（参考訳）: インスタンスエンコーディングは、信頼できないサーバにデータを共有する際に、プライバシ強化のための一般的な実証的テクニックである。 共有前の符号化プロセスを通じて機密データを変換し、符号化プロセスが実用性を維持しつつも、元のデータを再構築することが困難になることを期待する。 しかし、ほとんどの研究は、符号化プロセスが実際には不可逆であるという理論的保証を提供していない。 最近の研究は、敵の復元精度を制限する平均二乗誤差(MSE)を導出し、この領域における最初の理論的結果の1つを提供した。 しかし、この境界には3つの重要な制限がある: しばしば緩くなり、ランダム化されたエンコーダ(多くの決定論的エンコーダが使用するものを除く)でのみ動作する。 我々は(1)より厳密な、(2)完全決定論的エンコーダにも適用可能な、(3)エンコーダのスペクトル構造を適切に考慮し、MSEを超えて他のノルムベース類似度指標に拡張できる新しい境界のファミリーを導入する。 私たちは、さまざまなエンコーダ、データセット、アタックのバウンダリを評価し、そのバウンダリを一貫して保持し、既存のバウンダリを改善しています。

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