Core Concepts
PAPER-HILT develops an adaptive RL strategy for privacy preservation in HITL environments, balancing privacy protection and system utility.
Abstract
人間との連携システムにおけるプライバシー保護のためのPAPER-HILTは、個別の行動パターンと好みに適応し、ユーザープライバシーとアプリケーション効用の間に個人的な均衡を提供します。
この研究では、異なる人間行動パターンに適応する能力を示すために、異なる深さのDQNモデルを設計しました。結果は、特定の深さで最適な性能を発揮することを示しています。
また、プライバシーリークを評価し、PAPER-HILTがプライバシー保護を向上させる方法も示されています。
Stats
ユーティリティ(性能)が24%低下し、プライバシー(状態予測)が31%改善したことが実験結果から明らかになりました。