文献

J-GLOBAL ID：201902224658842497   整理番号：19A0706378

k-サブセット機構のプライバシー-効用トレードオフ【JST・京大機械翻訳】

Privacy-Utility Trade-Off of K-Subset Mechanism

著者 (4件)： Zhou Yihui (School of Computer Science, Shaanxi Normal University, Xi’an, China) ,  Song Guangchen (School of Computer Science, Shaanxi Normal University, Xi’an, China) ,  Liu Hai (School of Computer Science, Shaanxi Normal University, Xi’an, China) ,  Lu Laifeng (School of Mathematics and Information Science, Shaanxi Normal University, Xi’an, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： NaNA  ページ： 212-217  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大規模データの時代において,プライバシーと効用は統計解析において基本的に重要である。本論文では,ランダム化された応答機構の一般化と見なすことができるk-サブセット機構のプライバシー効用トレードオフを調べた。kサブセット機構に対して,出力ランダム変数のエントロピーをプライバシー計量として記述し,一方相互情報を効用測定として考慮した。プライバシー予算の増加によって,出力ランダム変数のエントロピーが単調に減少することを証明した。しかし,相互情報は増加して,それはプライバシーとユーティリティのトレードオフを例示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *部分集合 ,  *プライバシー ,  統計解析 ,  エントロピー
準シソーラス用語： ランダム変数 ,  大規模データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： データ保護  (JD01020V) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： サブ ,  プライバシー ,  効用 ,  トレードオフ