Differenzial-private Messung von Werbekonversionen

Core Concepts

In dieser Arbeit entwickeln wir einen formalen Rahmen für die differenzial-private Messung von Werbekonversionen, bei der ein Werbetreibender die Werbekonversionen schätzen möchte, die Nutzern auf verschiedenen Verlagswebsites zugeordnet werden können.

Abstract

In dieser Arbeit wird ein formaler Rahmen für die differenzial-private Messung von Werbekonversionen entwickelt. Werbekonversionen sind wertvolle Aktionen (z.B. Käufe, Warenkorbhinzufügungen, Newsletter-Anmeldungen) auf der Werbetreibenden-Website, die Nutzern zugeordnet werden können, die zuvor Werbeanzeigen auf verschiedenen Verlagswebsites interagiert haben.
Es werden verschiedene Zuordnungsregeln (Attribution Rules) wie Last-Touch, First-Touch, Uniform und Exponentiell-zeitlich-abklingend betrachtet. Außerdem werden verschiedene Definitionen der Nachbarschaftsrelation (Adjacency Relation) diskutiert, die festlegen, welche Änderungen an den Daten als benachbart gelten sollen. Dazu gehören Relationen auf Ebene der Impressionen, Konversionen, des Nutzers, des Werbetreibenden und des Verlags.
Um Differenzial-Privatheit zu erreichen, muss auch der Beitrag einzelner Impressionen und Konversionen begrenzt werden (Contribution Bounding). Dabei kann die Begrenzung vor oder nach der Zuordnung der Konversionen zu Impressionen erfolgen.
Die Arbeit charakterisiert vollständig, welche Kombinationen aus Zuordnungsregel, Nachbarschaftsrelation und Zeitpunkt der Beitragsbegrenzung operativ gültig sind, d.h. eine beschränkte Sensitivität der Ausgabe garantieren. Dies ist entscheidend, um anschließend Differenzial-Privatheit durch Hinzufügen von Rauschen erreichen zu können.

Stats

Die Anzahl der Werbetreibenden und Verlage, die Anzeigen an einen Nutzer ausliefern, kann unbegrenzt sein.
Die Anzahl der Impressionen, die einem Nutzer zugeordnet werden können, kann unbegrenzt sein.
Die Anzahl der Konversionen, die einem Nutzer zugeordnet werden können, kann unbegrenzt sein.

Quotes

"In dieser Arbeit entwickeln wir einen formalen Rahmen für die differenzial-private Messung von Werbekonversionen, bei der ein Werbetreibender die Werbekonversionen schätzen möchte, die Nutzern auf verschiedenen Verlagswebsites zugeordnet werden können."
"Um Differenzial-Privatheit zu erreichen, muss auch der Beitrag einzelner Impressionen und Konversionen begrenzt werden (Contribution Bounding). Dabei kann die Begrenzung vor oder nach der Zuordnung der Konversionen zu Impressionen erfolgen."

Key Insights Distilled From

Differentially Private Ad Conversion Measurement

by John Delaney... at arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15224.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man die vorgestellten Konzepte auf andere Anwendungsfelder übertragen, in denen Aktivitäten verschiedener Entitäten zugeordnet und aggregiert werden müssen?

Die vorgestellten Konzepte zur differenziell privaten Konversionsmessung können auf verschiedene Anwendungsfelder übertragen werden, in denen Aktivitäten verschiedener Entitäten zugeordnet und aggregiert werden müssen. Ein solches Anwendungsgebiet könnte beispielsweise die Gesundheitsbranche sein, in der Patientendaten aus verschiedenen Quellen aggregiert und analysiert werden müssen. Hier könnten die Entitäten die Patienten, Krankenhäuser, Ärzte und medizinischen Behandlungen sein. Durch die Anwendung differenziell privater Methoden könnte die Privatsphäre der Patientendaten geschützt werden, während gleichzeitig aussagekräftige Analysen durchgeführt werden.

Welche zusätzlichen Herausforderungen ergeben sich, wenn die Zuordnungsregeln nicht nur auf Basis der zeitlichen Abfolge, sondern auch auf Basis von Kontextinformationen erfolgen sollen?

Wenn die Zuordnungsregeln nicht nur auf der zeitlichen Abfolge, sondern auch auf Basis von Kontextinformationen erfolgen sollen, ergeben sich zusätzliche Herausforderungen. Die Berücksichtigung von Kontextinformationen kann die Komplexität der Zuordnungsregeln erhöhen, da verschiedene Variablen und Faktoren in Betracht gezogen werden müssen. Dies kann zu einer höheren Dimensionalität der Daten und zu komplexeren Berechnungen führen. Darüber hinaus kann die Integration von Kontextinformationen die Anfälligkeit für Datenschutzverletzungen erhöhen, da mehr sensible Daten verarbeitet werden. Es ist wichtig, geeignete Maßnahmen zu ergreifen, um die Privatsphäre zu schützen, während gleichzeitig relevante Kontextinformationen für die Zuordnung berücksichtigt werden.

Wie könnte man die Differenzial-Privatheit weiter verbessern, ohne dabei zu große Einbußen bei der Genauigkeit der Messung in Kauf nehmen zu müssen?

Um die Differenzial-Privatheit weiter zu verbessern, ohne dabei zu große Einbußen bei der Genauigkeit der Messung in Kauf nehmen zu müssen, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden. Eine Möglichkeit wäre die Verfeinerung der Beitragsgrenzen und die Optimierung der Rauschparameter, um eine feinere Kontrolle über die Privatsphäre-Genauigkeits-Trade-offs zu ermöglichen. Darüber hinaus könnten fortschrittlichere Differential Privacy-Techniken wie lokale Differenzial-Privatheit oder differenziell private synthetische Daten generiert werden, um präzisere Analysen bei gleichzeitiger Wahrung der Privatsphäre zu ermöglichen. Die kontinuierliche Forschung und Entwicklung neuer differenziell privater Algorithmen und Methoden könnte auch dazu beitragen, die Effizienz und Genauigkeit der Messungen zu verbessern, ohne die Privatsphäre zu gefährden.