Verbesserung der Privatsphäre für den Gauß-Mechanismus durch begrenzte Unterstützung

Core Concepts

Einfache Modifikationen des Gauß-Mechanismus mit begrenzter Unterstützung können die Privatsphäre unter datenabhängiger Buchführung verstärken.

Abstract

Das Papier untersucht die Verstärkung der Privatsphäre für den Gauß-Mechanismus durch begrenzte Unterstützung. Es werden data-dependent Privacy Accounting Frameworks wie per-instance DP und Fisher Information Loss betrachtet. Die vorgeschlagenen Modifikationen des Gauß-Mechanismus zeigen eine Verbesserung der Privatsphäre unter datenabhängiger Buchführung. Experimente zeigen eine Reduzierung der pDP-Grenze um bis zu 30% ohne negative Auswirkungen auf die Modellnutzung. Einführung in Differential Privacy (DP) DP ist derzeit das gängigste Framework für die datenschutzsichere maschinelle Lernmethode. Data-dependent Privacy Accounting Frameworks bieten feinere Datenschutzbewertungen für spezifische Personen in einem tatsächlichen Datensatz. Vorgeschlagene Modifikationen des Gauß-Mechanismus Untersuchung von Modifikationen des Gauß-Mechanismus mit begrenzter Unterstützung. Experimente zeigen eine Verbesserung der Privatsphäre unter datenabhängiger Buchführung. Analyse der Privatsphäre-Utility-Tradeoffs Untersuchung der pDP-Utility-Tradeoffs für den begrenzten Gauß-Mechanismus auf verschiedenen Datensätzen. Vergleich der Ergebnisse mit dem herkömmlichen Gauß-Mechanismus.

Stats

Experiments on model training with DP-SGD show that using bounded-support Gaussian mechanisms can provide a reduction of the pDP bound ϵ by as much as 30% without negative effects on model utility.

Quotes

"Data-dependent privacy accounting frameworks such as per-instance DP and Fisher Information Loss offer more fine-grained privacy assessments for specific individuals in an actual dataset." "Experiments show a reduction of the pDP bound ϵ by as much as 30% without negative effects on model utility."

Key Insights Distilled From

Privacy Amplification for the Gaussian Mechanism via Bounded Support

by Shengyuan Hu... at arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05598.pdf

Deeper Inquiries

Wie können data-dependent Privacy Accounting Frameworks in anderen Bereichen der Datenanalyse eingesetzt werden

Data-dependent Privacy Accounting Frameworks wie per-instance Differential Privacy (pDP) und Fisher Information Loss (FIL) bieten fein abgestimmte Datenschutzgarantien für Individuen in einem festen Trainingsdatensatz. Diese Frameworks könnten in anderen Bereichen der Datenanalyse eingesetzt werden, um individuelle Datenschutzgarantien zu gewährleisten und realistischere Bedrohungsszenarien zu berücksichtigen. Zum Beispiel könnten sie in der medizinischen Forschung verwendet werden, um sicherzustellen, dass sensible Gesundheitsdaten einzelner Patienten angemessen geschützt sind. Ebenso könnten sie in der Finanzbranche eingesetzt werden, um die Vertraulichkeit von Finanztransaktionen und persönlichen Informationen zu gewährleisten. Durch die Anwendung von data-dependent Privacy Accounting Frameworks können Organisationen in verschiedenen Branchen ein höheres Maß an Datenschutz und Sicherheit für ihre Daten gewährleisten.

Welche potenziellen Auswirkungen könnten die vorgeschlagenen Modifikationen des Gauß-Mechanismus auf die Privatsphäre haben

Die vorgeschlagenen Modifikationen des Gauß-Mechanismus, insbesondere die Verwendung von begrenzter Unterstützung wie bei der rechteckigen und abgeschnittenen Gauß-Verteilung, könnten potenziell positive Auswirkungen auf die Privatsphäre haben. Durch die Amplifikation der Datenschutzgarantien unter data-dependent Accounting könnten diese Mechanismen eine verbesserte Datenschutz-Utility-Trade-off bieten. Dies könnte dazu beitragen, die Privatsphäre von Individuen in verschiedenen Anwendungen, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens, zu stärken. Darüber hinaus könnten die Modifikationen des Gauß-Mechanismus dazu beitragen, die Datenschutzstandards insgesamt zu erhöhen und die Sicherheit von Daten in verschiedenen Kontexten zu verbessern.

Inwiefern könnte die Verwendung von begrenzter Unterstützung die Effizienz von Datenschutzmechanismen in anderen Bereichen verbessern

Die Verwendung von begrenzter Unterstützung, wie sie bei den vorgeschlagenen Modifikationen des Gauß-Mechanismus angewendet wird, könnte die Effizienz von Datenschutzmechanismen in anderen Bereichen verbessern, indem sie eine verstärkte Datenschutzgarantie bieten. Durch die Amplifikation der Datenschutzgarantien unter data-dependent Accounting können Organisationen ein höheres Maß an Datenschutz erreichen, ohne die Nützlichkeit ihrer Daten wesentlich zu beeinträchtigen. Dies könnte dazu beitragen, das Vertrauen der Nutzer in die Datensicherheit zu stärken und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen zu erleichtern. Insgesamt könnten die Modifikationen des Gauß-Mechanismus mit begrenzter Unterstützung dazu beitragen, die Datenschutzpraktiken in verschiedenen Bereichen zu verbessern und die Privatsphäre der Nutzer zu schützen.