Auswirkungen nicht-privater Vorverarbeitung auf die differenzielle Privatsphäre in Maschinenlernpipelines

핵심 개념

Die zusätzlichen Datenschutzkosten nicht-privater datenabhängiger Vorverarbeitungsalgorithmen können durch eine neue Variante der differenziellen Privatsphäre, die "Glatte Renyi-Differenzielle Privatsphäre", und die Beschränkung der Sensitivität der Vorverarbeitungsalgorithmen quantifiziert werden.

초록

Die Studie untersucht die oft übersehenen Auswirkungen von Vorverarbeitungsalgorithmen auf die differenzielle Privatsphäre in Maschinenlernpipelines. Es wird ein allgemeiner Rahmen vorgestellt, um die zusätzlichen Datenschutzkosten nicht-privater datenabhängiger Vorverarbeitungsalgorithmen zu bewerten. Dieser Rahmen basiert auf zwei neuen technischen Konzepten: einer Variante der differenziellen Privatsphäre, der "Glatten Renyi-Differenziellen Privatsphäre", und der Beschränkung der Sensitivität der Vorverarbeitungsalgorithmen.
Der Rahmen wird dann verwendet, um die Gesamtdatenschutzgarantien für mehrere datenabhängige Vorverarbeitungsalgorithmen wie Datenauffüllung, Quantisierung, Deduplizierung und PCA in Kombination mit verschiedenen differenziell privaten Algorithmen zu liefern. Darüber hinaus wird ein Vorschlag-Test-Freigabe-basiertes Verfahren eingeführt, um unbedingte Datenschutzgarantien über alle möglichen Datensätze hinweg zu etablieren.

통계

Die Sensitivität der Deduplizierung ist durch die maximale Größe der Cluster in den Datensätzen beschränkt.
Die Sensitivität der Quantisierung ist durch den Quantisierungsparameter η beschränkt.
Die Sensitivität der Mittelwertimputation ist durch die Anzahl der fehlenden Werte beschränkt.
Die Sensitivität der PCA-Dimensionsreduktion ist durch den minimalen Eigenwertabstand beschränkt.

인용구

"Die zusätzlichen Datenschutzkosten nicht-privater datenabhängiger Vorverarbeitungsalgorithmen können durch eine neue Variante der differenziellen Privatsphäre, die 'Glatte Renyi-Differenzielle Privatsphäre', und die Beschränkung der Sensitivität der Vorverarbeitungsalgorithmen quantifiziert werden."
"Unser Rahmen etabliert Obergrenze für die Gesamtdatenschutzgarantien, indem er zwei neue technische Konzepte nutzt: eine Variante der differenziellen Privatsphäre, die 'Glatte Renyi-Differenzielle Privatsphäre', und die beschränkte Sensitivität der Vorverarbeitungsalgorithmen."

핵심 통찰 요약

Provable Privacy with Non-Private Pre-Processing

by Yaxi... 게시일 arxiv.org 03-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.13041.pdf

더 깊은 질문

Wie können die Erkenntnisse aus dieser Studie auf komplexere Vorverarbeitungsalgorithmen wie vortrainierte tiefe neuronale Netzwerke als Merkmalsextraktoren erweitert werden?

Die Erkenntnisse aus dieser Studie können auf komplexe Vorverarbeitungsalgorithmen wie vortrainierte tiefe neuronale Netzwerke als Merkmalsextraktoren erweitert werden, indem sie die Konzepte der "Glatten Renyi-Differenziellen Privatsphäre" und der Sensitivität von Vorverarbeitungsalgorithmen auf diese Anwendungen anwenden.

Glatten Renyi-Differenziellen Privatsphäre (SRDP): Durch die Anwendung von SRDP auf vortrainierte tiefe neuronale Netzwerke können wir sicherstellen, dass die Ausgabe des Netzwerks unter Berücksichtigung von Datenschutzgarantien erfolgt. Dies ermöglicht es, die Privatsphäre der Merkmalsextraktion zu wahren, selbst wenn die Datenabhängigkeiten komplexer sind.

Sensitivität von Vorverarbeitungsalgorithmen: Die Sensitivität von Vorverarbeitungsalgorithmen kann auf vortrainierte tiefe neuronale Netzwerke angewendet werden, um sicherzustellen, dass selbst kleine Änderungen in den Eingabedaten keine signifikanten Auswirkungen auf die Ausgabe haben. Dies ist besonders wichtig, um die Privatsphäre zu wahren, wenn sensible Daten verarbeitet werden.

Durch die Anwendung dieser Konzepte auf komplexe Vorverarbeitungsalgorithmen wie vortrainierte tiefe neuronale Netzwerke können wir die Privatsphäre der Merkmalsextraktion gewährleisten und gleichzeitig die nützlichen Informationen aus den Daten extrahieren.

Wie kann ein privater Algorithmus entwickelt werden, der die Vorteile der nicht-privaten Vorverarbeitung nutzt, ohne die Nachteile der privaten Vorverarbeitung zu haben?

Um einen privaten Algorithmus zu entwickeln, der die Vorteile der nicht-privaten Vorverarbeitung nutzt, ohne die Nachteile der privaten Vorverarbeitung zu haben, können folgende Schritte unternommen werden:

Sensitivität reduzieren: Durch die sorgfältige Gestaltung der Vorverarbeitungsalgorithmen kann die Sensitivität reduziert werden, um sicherzustellen, dass selbst kleine Änderungen in den Eingabedaten keine großen Auswirkungen auf die Ausgabe haben.

Glatten Renyi-Differenziellen Privatsphäre (SRDP): Implementierung von SRDP, um eine feinere Analyse der Auswirkungen der Vorverarbeitung auf die Privatsphäre zu ermöglichen. Dies hilft dabei, die Privatsphäre zu wahren, während die nützlichen Informationen aus den Daten extrahiert werden.

Propose-Test-Release (PTR) Framework: Durch die Anwendung des PTR-Frameworks können bedingungslose Privatsphärengarantien über alle möglichen Datensätze hinweg gewährleistet werden, selbst bei pathologischen Datensätzen, die die Privatsphäre beeinträchtigen könnten.

Durch die Kombination dieser Ansätze kann ein privater Algorithmus entwickelt werden, der die Vorteile der nicht-privaten Vorverarbeitung nutzt, ohne die Nachteile der privaten Vorverarbeitung zu haben.

Welche anderen Anwendungen außerhalb des Maschinenlernens könnten von den in dieser Studie entwickelten Konzepten der "Glatten Renyi-Differenziellen Privatsphäre" und der Sensitivität von Vorverarbeitungsalgorithmen profitieren?

Die in dieser Studie entwickelten Konzepte der "Glatten Renyi-Differenziellen Privatsphäre" und der Sensitivität von Vorverarbeitungsalgorithmen könnten auch in anderen Anwendungen außerhalb des Maschinenlernens von Nutzen sein, wie z.B.:

Gesundheitswesen: Bei der Verarbeitung von Gesundheitsdaten können diese Konzepte dazu beitragen, die Privatsphäre der Patientendaten zu wahren, während gleichzeitig eine effektive Vorverarbeitung für Analysen durchgeführt wird.

Finanzwesen: In der Finanzbranche können diese Konzepte verwendet werden, um sensible Finanzdaten zu schützen und gleichzeitig eine effiziente Vorverarbeitung für Finanzanalysen zu gewährleisten.

Forschung und Entwicklung: In verschiedenen Forschungsbereichen, in denen sensible Daten verarbeitet werden, können die Konzepte der "Glatten Renyi-Differenziellen Privatsphäre" und der Sensitivität von Vorverarbeitungsalgorithmen dazu beitragen, die Datenschutzanforderungen zu erfüllen und dennoch aussagekräftige Analysen durchzuführen.

Durch die Anwendung dieser Konzepte in verschiedenen Anwendungen außerhalb des Maschinenlernens können Datenschutz und Effektivität in der Datenverarbeitung verbessert werden.