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J-GLOBAL ID：202002269435771408   整理番号：20A2554217

一般化反復Bayes更新とプライバシー保護機構への応用【JST・京大機械翻訳】

Generalized Iterative Bayesian Update and Applications to Mechanisms for Privacy Protection

著者 (2件)： ElSalamouny Ehab (Inria,France) ,  Palamidessi Catuscia (Inria and LIX, Ecole Polytechnique,France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： EuroS&P  ページ： 490-507  発行年： 2020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： 反復Bayes更新(IBU)と行列反転(INV)は,プライバシー保護機構の適用から生じる雑音データから元の分布を検索する主要な方法である。文献で確立されたIBUの基礎は,一般に典型的なデータセットで満足されないという仮定に依存するので,欠陥があることを示す。次に,異なるユーザが異なるプライバシー機構を適用することができるより一般的なプライバシーモデルをカバーする方法の拡張を提案した。一般化IBUに対してアルゴリズムGIBUを呼び出し,最大尤度推定への収束を証明し,問題仮定に頼らない証明を構築し,従ってIBUの理論を固定した。最後に,著者らは,k-RR,Rapor,ジオインディショナビリティ,および指数機構で衛生化されたデータに関するGIBUの精度を評価する。著者らは,GIBUとINVが最初の2つの事例で同等であるが,GIBUの性能は後者の場合で明らかに優れていることを示す。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： アルゴリズム ,  *雑音 ,  最尤法 ,  プライバシー ,  衛生
準シソーラス用語： プライバシー保護 ,  行列反転 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 一般化 ,  反復 ,  更新 ,  プライバシー ,  応用