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シャッフルモデルにおける k-ランダム応答のための最も厳密な差分プライバシー保証を導出し、中央モデルとの統計的ユーティリティの比較を行う。
Tiivistelmä
本論文では、シャッフルモデルにおける k-ランダム応答のための最も厳密な差分プライバシー保証を導出している。具体的には以下の通り:
アダプティブ差分プライバシーの概念を用いて、シャッフルモデルにおける k-ランダム応答のための必要十分条件を導出し、最も厳密な差分プライバシー保証を示した。これにより、従来の研究よりも高い水準の差分プライバシー保証が得られることを明らかにした。
導出した厳密な差分プライバシー保証を用いて、シャッフルモデルと中央モデルのヒストグラム推定における統計的ユーティリティを比較した。実験の結果、同レベルの差分プライバシー保護の下で、シャッフルモデルと中央モデルのユーティリティはほぼ同等であることが示された。
つまり、シャッフルモデルは中央モデルと比べて遜色ない性能を発揮しつつ、信頼できる第三者に依存しないという利点を持つことが明らかになった。
Tilastot
同じ差分プライバシー保証の下で、シャッフルモデルと中央モデルのヒストグラム推定の統計的ユーティリティはほぼ同等である。
サンプル数が少なく、プライバシー保護レベルが低い場合、シャッフルモデルと中央モデルのユーティリティはほぼ同等である。
Lainaukset
"シャッフルモデルは中央モデルと比べて遜色ない性能を発揮しつつ、信頼できる第三者に依存しないという利点を持つ。"
"同レベルの差分プライバシー保護の下で、シャッフルモデルと中央モデルのユーティリティはほぼ同等である。"