線形制約の下での差動プライベートソフトウェア周波数プロファイリング【JST・京大機械翻訳】

Zhang Hailong; Hao Yu; Latif Sufian; Bassily Raef; Rountev Atanas

文献

J-GLOBAL ID：202002280422727986 整理番号：20A2638391

線形制約の下での差動プライベートソフトウェア周波数プロファイリング【JST・京大機械翻訳】

Differentially-private software frequency profiling under linear constraints

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資料名：
巻： 4 号： OOPSLA ページ： 1-24 発行年： 2020年
JST資料番号： W5683A ISSN： 2475-1421 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)

プライバシー保護データ収集と解析に対する主要な理論的フレームワークとして,微分プライバシーが出現した。それは,ソフトウェアプロファイリングのための母集団の個々のメンバーについて,非常に多くの情報を明らかにしない母集団のために,意味のある統計を収集でき,この機械は,プライバシー保護方式で収集され,分析されるために,配備されたソフトウェアシステムの多くのユーザから,プロファイリングデータを可能にする。そのような解決策は,ソフトウェアユーザ,ソフトウェア開発者,インフラストラクチャプロバイダ,および政府機関を含む多くの利害関係者に魅力的であり,ソフトウェア実行からの周波数ベクトルの差動プライベート収集のためのアプローチを提案し,このスキームの設計の背後にあるランダム雑音の追加により,事象周波数が静的コード構造により密接に相関し,微分プライバシー保護がそのような関係を説明する必要があるという,このスキームの設計の背後にある鍵観測が,このスキームの設計の背後の鍵観測であると報告した。そうでなければ,一見強いプライバシー保証は,この観測によって動機づけられたものより実際に弱く,周波数間の相関が線形不等式を通して表現できるとき,新しい一般的差分的プライベートプロファイリング方式を提案した。線形プログラミング定式化を用いて,そのような線形制約の下で意味のあるプライバシー保護を達成するために追加すべきランダム雑音の大きさを決定する方法を示した。次に,LPの代わりに,制約グラフの重要なサブクラスのためのこの一般的機械の効率的な実例を開発し,この解法は,制約グラフの到達可能性解析を使用して,Android appsのための微分プライベート方式周波数プロファイリングを実装するために,このアプローチを採用して,2つの競合する側面:プライバシーと精度のバランスをとる。これらのトレードオフを特性化するための実験的研究を通して,提案したランダム化は,関連する事前研究と比較してはるかに高い精度を達成し,(2)高精度と高プライバシー保護が同時に達成できることを示し,(3)ランダム化の設計における線形制約の重要性を強調した。これらの有望な結果は,著者らのアプローチが展開されたソフトウェアのプライバシー保護周波数プロファイリングのための良い候補であるという証拠を提供する。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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データ保護 , 計算機網

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