差動プライベート離散雑音付加機構:条件,特性,最適化【JST・京大機械翻訳】

Qin Shuying; He Jianping; Fang Chongrong; Lam James

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203942678714 整理番号：22P0306973

差動プライベート離散雑音付加機構:条件,特性,最適化【JST・京大機械翻訳】

Differential Private Discrete Noise Adding Mechanism: Conditions, Properties and Optimization

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発行年： 2022年03月19日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月19日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

微分プライバシーは,データ匿名化プロセスにおけるプライバシー損失を定量化する標準フレームワークである。差動プライバシーを保存するために,ランダムノイズ追加機構が広く採用され,そこでは,データプライバシーレベルとデータユーティリティの間のトレードオフが大いに懸念される。連続雑音付加機構のためのプライバシーとユーティリティ特性を十分に研究した。しかし,関連研究は,離散分散データ,例えば,交通データ,健康記録に関する離散的ランダム機構のために不十分であった。本論文は,離散的ランダムノイズ追加機構に焦点を合わせた。データプライバシーとデータユーティリティの間のトレードオフと同様に,一般的離散ランダム機構のための基本的微分プライバシー条件と特性を研究する。特に,微分プライバシーパラメータの数値推定により,離散(ΔΣ)微分プライバシーに対する十分条件と離散型(ΔΣ,デルタ)微分プライバシーに対する十分条件を導出した。これらの条件を,種々の種類の雑音を有する離散雑音付加機構のための微分プライバシー特性を分析するために適用することができた。次に,微分プライバシー保証によって,ユーティリティ最大化フレームワークの下で最適離散的イプシロン差動的個人雑音付加機構を提案して,そこで,ユーティリティを,機構入力と出力の間の統計的特性の類似性によって特徴づけた。この設定では,最適メカニズムにおける離散雑音確率分布のクラスがStaircase型であることを見いだした。【JST・京大機械翻訳】

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