記号システムのための差分プライバシーとMarkov連鎖への応用【JST・京大機械翻訳】

Chen Bo; Leahy Kevin; Jones Austin; Hale Matthew

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212154866002 整理番号：22P0285937

記号システムのための差分プライバシーとMarkov連鎖への応用【JST・京大機械翻訳】

Differential Privacy for Symbolic Systems with Application to Markov Chains

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発行年： 2022年02月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年08月11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)

データ駆動システムはユーザからのデータ量の増加を集め,敏感なユーザデータはプライバシー保護を必要とする。いくつかの場合において,収集したデータは,非数値的または記号的であり,プライバシーに対する従来のアプローチ,例えばノイズの付加は,そのようなシステムがプライバシー保護を必要とするにもかかわらず,適用しない。従って,記号システムによって生成された軌跡を保護するための新規な微分プライバシーフレームワークを提案した。これらの軌跡は有限アルファベット上の単語またはストリングとして表現できる。ここでは,それに近い確率単語を用いて,敏感な単語を近似する新しい微分プライバシーメカニズムを開発した。オフライン機構を修正Hamming距離オートマトンを用いて効率的に実装し,有限時間水平にわたって全プライバ化出力単語を生成した。次に,オンライン機構を,高感度シンボルを取り入れることによって実行して,各々の時間ステップでランダム化出力シンボルを作り出した。本研究はMarkov連鎖に拡張して,与えられたMarkov連鎖が生産できる異なるプライベート状態シーケンスを生成した。統計的精度限界を開発し,これらの機構の精度を定量化し,数値結果により,英語単語のストリングに対するこれらの技法の精度を検証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

データ保護

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