Conceitos Básicos
Local Differential Privacy(LDP)とBayesian Privacy(ABPおよびMBP)の複雑な関係を探求し、プライバシーとユーティリティのトレードオフに新たな洞察を提供します。
Resumo
機械学習の進化に伴い、プライバシーへの脅威が増大しており、LDPやBayesian Privacyなどの概念が重要性を増している。
ABPやMBPは従来のLDPよりも柔軟であり、プライバシー保護とユーティリティのバランスを取ることが可能。
LDPが個々のデータ貢献者のプライバシーを守る一方で、ABPやMBPはデータ全体のプライバシー保護にも役立つ。
MBPとABP間には強い関連性があり、それぞれが他方を含意することが示されている。
理論的貢献は今後の実証研究や現実世界での適用に向けた指針を提供している。
Estatísticas
ϵp,a ≤ 1/√2p(ϵp,m + ϵ) · (e^ϵp,m+ϵ - 1)
ξ-MBP and 2ξ-LDP established under uniform prior distribution