Core Concepts
개인정보 보호를 위해 데이터 포인트의 통계적 특성을 고려하여 안정적인 최소자승 추정기를 제안한다.
Abstract
이 논문은 개인정보 보호를 위한 효율적이고 안정적인 최소자승 회귀 알고리즘을 제안한다. 기존의 개인정보 보호 최소자승 알고리즘은 데이터 차원에 따른 복잡도가 높거나 조건 수에 따른 오차가 크거나 지수 시간 복잡도를 가지는 문제가 있었다.
저자들은 데이터 포인트의 통계적 특성을 고려하여 안정적인 최소자승 추정기를 설계했다. 구체적으로 다음과 같은 접근을 취한다:
데이터 포인트의 레버리지 스코어와 잔차를 제한하는 "좋은" 데이터셋 정의
이 "좋은" 데이터셋에 대해 안정적인 최소자승 추정기 설계
개인정보 보호를 위해 안정적인 추정기에 적절한 노이즈 추가
이를 통해 데이터 차원에 선형 의존성을 가지며 조건 수에 무관한 오차 보장과 함께 효율적인 구현이 가능한 개인정보 보호 최소자승 추정기를 제안한다.
Stats
데이터 포인트의 레버리지 스코어가 L 이하인 경우
데이터 포인트의 잔차가 R 이하인 경우
Quotes
"우리는 표본 및 시간 효율적인 차등 프라이버시 일반 최소 제곱 알고리즘을 제시합니다. 이 알고리즘의 오차는 차원에 선형적으로 의존하며 X⊤X의 조건 수에 독립적입니다."
"우리의 추정기는 통계적 레버리지와 제한된 잔차를 가진 데이터셋에 대해 정확성을 보장합니다."