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J-GLOBAL ID：202002242891557985   整理番号：20A0900635

プライバシー保持機構の展望理論解析【JST・京大機械翻訳】

Prospect Theoretic Analysis of Privacy-Preserving Mechanism

著者 (3件)： Liao Guocheng (Department of Information Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong) ,  Chen Xu (School of Data and Computer Science, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China) ,  Huang Jianwei (Department of Information Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong)
資料名： IEEE/ACM Transactions on Networking  (IEEE/ACM Transactions on Networking)
巻： 28  号： 1  ページ： 71-83  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0507A  ISSN： 1063-6692  CODEN： IEANEP  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： プライバシー保護機構設計の問題を研究した。データ収集者は,個人からデータを得て,いくつかの計算を実行する。寄与者に対するプライバシー脅威を軽減するために,データ収集器は,計算結果にランダム雑音を加えることにより,精度を低下させることによりプライバシー保護機構を採用した。個人はプライバシー問題に直面するときにデータを寄与するかどうかを決定する。プライバシー保護における固有の不確実性のために,著者らはProspectt理論を用いて個人のプライバシー関連決定をモデル化した。このような理論は,従来の期待効用理論よりも不確実性の下での個人の挙動をより正確にモデル化し,その予測は常に実際の人間行動から逸脱する。データ収集器の効用最大化問題は,高い分数次数の多項式を含み,その根は解析的に計算するのが困難であることを示した。著者らは,大きな母集団近似を考慮することによってこの問題を得て,正確な解を良く近似する閉形式解を得た。著者らは,より現実的な予測理論に基づく個々の意思決定モデリングを考慮したデータ収集器が,期待効用理論モデリングに基づく事例と比較して,より保守的なプライバシー保護機構を採用することを発見した。また,プロスペクト理論パラメータの影響を研究し,より多くの損失回避またはリスク探索個人がより保守的な機構を引き起こすと結論した。個人が異なるプロスペクト理論パラメータを持つとき,シミュレーションはプライバシー保護が最初により強くなり,次に不均一性が低い値から高い値まで増加するにつれてより弱くなることを実証した。Copyright 2020 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： 多項式 ,  意思決定 ,  不確実性 ,  保全 ,  *近似法 ,  最大化問題 ,  プライバシー ,  不規則雑音 ,  母集団 ,  データ収集 ,  不均一性 ,  人間行動
準シソーラス用語： プライバシー保護 ,  理論解析 ,  閉形式解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： プライバシー ,  展望 ,  理論解析