Differenzielle Privatsphäre mit höherem Nutzen durch Ausnutzung der koordinatenweisen Disparität: Der Laplace-Mechanismus kann den Gaußschen Mechanismus in hohen Dimensionen übertreffen

Kernkonzepte

Durch Hinzufügen von unabhängigem, aber nicht identisch verteiltem Rauschen über die Koordinaten hinweg kann eine engere Privatsphäre-Genauigkeits-Abwägung erreicht werden, indem die zugrunde liegende Disparität in der Abfrage ausgenutzt wird.

Zusammenfassung

Der Artikel präsentiert formal das Hinzufügen von Rauschen, das über die Koordinaten hinweg unabhängig, aber nicht identisch verteilt (i.n.i.d.) ist, um einen engeren Privatsphäre-Genauigkeits-Kompromiss durch Ausnutzung der koordinatenweisen Disparität zu erreichen.

Insbesondere werden die i.n.i.d. Gaußschen und Laplace-Mechanismen untersucht und die Bedingungen abgeleitet, unter denen diese Mechanismen Privatsphäre garantieren. Die optimale Wahl der Parameter, die diese Bedingungen erfüllen, wird theoretisch hergeleitet.

Theoretische Analysen und numerische Simulationen zeigen, dass die i.n.i.d.-Mechanismen bei gegebenen Privatsphäreanforderungen eine höhere Nützlichkeit erreichen als ihre i.i.d.-Gegenstücke. Eine der interessanten Beobachtungen ist, dass der Laplace-Mechanismus den Gaußschen Mechanismus sogar in hohen Dimensionen übertreffen kann, wenn die Unregelmäßigkeit in den koordinatenweisen Empfindlichkeiten ausgenutzt wird.

Es wird auch gezeigt, wie das i.n.i.d.-Rauschen die Leistung bei der privaten empirischen Risikominimierung durch koordinatenweisen Abstieg verbessern kann.

Statistiken

Die Varianz des i.n.i.d. Gaußschen Rauschens ist gegeben durch σ2
i = ∆1
M2
0 λi, i ∈NK.
Die Skala des i.n.i.d. Laplace-Rauschens ist gegeben durch βi = λ1/3
i
ǫ
K
P
j=1
λ2/3
j
, i ∈NK.

Zitate

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Wichtige Erkenntnisse aus

Differential Privacy with Higher Utility by Exploiting Coordinate-wise Disparity

by Gokularam Mu... um arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2302.03511.pdf

Tiefere Fragen

Wie können die Erkenntnisse aus diesem Artikel auf andere Anwendungen der differenziellen Privatsphäre, wie z.B. das Lernen von Klassifikationsmodellen, übertragen werden

Die Erkenntnisse aus dem Artikel können auf andere Anwendungen der differenziellen Privatsphäre übertragen werden, insbesondere auf das Lernen von Klassifikationsmodellen. Durch die Verwendung von nicht identisch verteiltem Rauschen, das auf die Koordinatenweise Sensitivität abgestimmt ist, können wir die Genauigkeit der Modelle verbessern, während wir gleichzeitig die Privatsphäre der Daten gewährleisten. Dieser Ansatz ermöglicht es, die Trade-offs zwischen Genauigkeit und Privatsphäre in komplexen Machine-Learning-Anwendungen zu optimieren. Indem wir die Erkenntnisse über die optimale Wahl der Rauschparameter auf Klassifikationsmodelle anwenden, können wir die Leistung dieser Modelle verbessern und gleichzeitig die Privatsphäre der Benutzer schützen.

Welche zusätzlichen Annahmen oder Einschränkungen müssen berücksichtigt werden, um die optimale Wahl der Rauschparameter in Fällen zu charakterisieren, in denen die Koordinaten stark korreliert sind

Um die optimale Wahl der Rauschparameter in Fällen zu charakterisieren, in denen die Koordinaten stark korreliert sind, müssen zusätzliche Annahmen oder Einschränkungen berücksichtigt werden. In solchen Fällen kann die Korrelation zwischen den Koordinaten die Effektivität des nicht identisch verteilten Rauschens beeinflussen. Es ist wichtig, die Art und Stärke der Korrelation zu verstehen und geeignete Maßnahmen zu ergreifen, um sicherzustellen, dass das nicht identisch verteilte Rauschen immer noch effektiv zur Verbesserung der Genauigkeit und zur Wahrung der Privatsphäre eingesetzt werden kann. Möglicherweise müssen spezielle Algorithmen oder Techniken entwickelt werden, um die Rauschparameter unter Berücksichtigung der Korrelation optimal anzupassen.

Wie kann der Ansatz des nicht identisch verteilten Rauschens erweitert werden, um die Leistung bei der Komposition mehrerer Abfragen weiter zu verbessern

Um den Ansatz des nicht identisch verteilten Rauschens zu erweitern und die Leistung bei der Komposition mehrerer Abfragen weiter zu verbessern, können verschiedene Strategien verfolgt werden. Eine Möglichkeit besteht darin, die Sensitivitätsprofile der einzelnen Abfragen zu berücksichtigen und das nicht identisch verteilte Rauschen entsprechend anzupassen, um die Genauigkeit zu maximieren. Darüber hinaus können fortschrittliche Techniken zur Rauschgenerierung und -anpassung verwendet werden, um die Effizienz des Mechanismus zu steigern. Durch die Integration von adaptiven Algorithmen und kontinuierlichem Monitoring kann der Ansatz des nicht identisch verteilten Rauschens kontinuierlich verbessert werden, um die Leistung bei der Komposition mehrerer Abfragen zu optimieren.