プライバシー保護のためのクラウドコンピューティングにおける没入型コーディング

Core Concepts

データ共有と処理をプライバシー保護しつつ可能にする没入型コーディングメカニズムを提案する。

Abstract

クラウドコンピューティングにおけるデータ共有時のプライバシー懸念に対処するため、没入型コーディングメカニズムが提案されている。この手法は、オリジナルデータとアルゴリズムを歪ませ、暗号化し、ユーザー側で真の効用を抽出することでプライバシーを守る。差分プライバシーと制御理論からの没入ツールを組み合わせて構築されており、アルゴリズムの効用を低下させずに任意のレベルの差分プライバシーを提供できる。これにより、大規模な動的アルゴリズムにも適用可能であり、高いセキュリティレベルを維持しつつ性能を犠牲にすることなくプライバシー保護が可能となっている。

Stats

ユーザーデータエンコードマトリックス（Π1）: 差分プライバシー確保条件 (ϵy) を満たす必要がある。 ユーティリティエンコードマトリックス（Π3）: 差分プライバシー確保条件 (ϵu) を満たす必要がある。 ランダムプロセス（sk）: マルチ変量i.i.d. Laplace分布に従う必要がある。

Quotes

"The proposed scheme is built on the synergy of differential privacy and system immersion tools from control theory." "We show that our scheme provides the same utility as the original algorithm, reveals no information about private data, and offers any desired level of differential privacy without degrading the algorithm utility."

Key Insights Distilled From

Privacy in Cloud Computing through Immersion-based Coding

by Haleh Hayati... at arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.04485.pdf

Deeper Inquiries

どうやって没入型コーディングはデータ共有時のプライバシー問題を解決していますか？

没入型コーディングは、データを暗号化することなくクラウド上で安全に処理および共有するための枠組みを提供します。この手法では、元のアルゴリズムを高次元空間に埋め込んでランダムに符号化されたデータ上で動作させることで、プライバシー保護を実現します。具体的には、ユーザーデータとユーティリティデータが歪まされた状態でクラウドに送信されますが、これらの歪みはユーザー側で取り除かれて真の情報が復元されます。また、差分プライバシーのレベルも設定可能です。