量子および量子インスパイアードアルゴリズムにおける差分プライバシー増幅【JST・京大機械翻訳】

Angrisani Armando; Doosti Mina; Kashefi Elham

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213842949147 整理番号：22P0300254

量子および量子インスパイアードアルゴリズムにおける差分プライバシー増幅【JST・京大機械翻訳】

Differential Privacy Amplification in Quantum and Quantum-inspired Algorithms

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発行年： 2022年03月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年08月21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,出力が単一ユーザに関する最小情報を明らかにする方法で,nユーザに関するデータセットを処理するための理論的フレームワークを提供する。プライバシーのこのような概念は,通常,ノイズ加算機構によって保証され,サブサンプリング,シャフリング,反復,混合および拡散を含むいくつかの過程によって増幅される。本研究では,量子および量子にヒントを得たアルゴリズムに対するプライバシー増幅限界を提供した。特に,古典的データセットの量子符号化または量子にヒントを得た古典的サンプリングの成果を走るアルゴリズムが,微分プライバシーを増幅することを初めて示した。さらに,微分プライバシーの量子バージョンが量子チャネルの成分によって増幅され,それらがいくつかの混合条件を満たすことを示した。【JST・京大機械翻訳】

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