データ共有メカニズムを通じた集団の利益のためのプライバシーと効用のトレードオフの最適化

Belangrijkste concepten

提案するデータ共有メカニズムにより、プライバシー保護と効用の高い予測の両立が可能となる。

Samenvatting

本研究では、2つのユーザーグループが異なるプライバシー属性と効用属性を持つ状況を扱う。

• 各グループのデータを信頼できる第三者サービスプロバイダに提供し、プライバシー保護メカニズムを訓練する
• プライバシー保護メカニズムは、グループ間でデータを共有しながら、各グループのプライバシー属性の正確な推定を困難にし、効用属性の高精度な予測を可能にする
• 提案手法は、既存のプライバシー保護手法であるALFRとUAE-PUPETを統合したものであり、相互情報量の低減とプライバシー・効用のトレードオフの最適化を実現する
• 実験結果から、提案手法がプライバシーと効用のバランスを取れることが示された。特にUAE-PUPETを用いた場合に優れた性能が得られた。

Statistieken

集団1の無処理データでは、プライバシー属性の正解率が0.88、効用属性の正解率が0.92であった。
提案手法(UAE-PUPET)を適用後は、プライバシー属性の正解率が0.55、効用属性の正解率が0.90となった。
集団2の無処理データでは、プライバシー属性の正解率が0.98、効用属性の正解率が0.93であった。
提案手法(UAE-PUPET)を適用後は、プライバシー属性の正解率が0.59、効用属性の正解率が0.89となった。

Citaten

なし

Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit

Optimizing Privacy and Utility Tradeoffs for Group Interests Through Harmonization

by Bishwas Mand... om arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.05043.pdf

Diepere vragen

プライバシーと効用のトレードオフを最適化する際に、ユーザーグループ間の相互作用をさらに考慮することはできないか。

提案された手法は、ユーザーグループ間で直接データを共有せずに、第三者サービスプロバイダを介してデータを共有することでプライバシーを保護し、効用を最大化することを目指しています。しかし、ユーザーグループ間の相互作用をさらに考慮する方法も検討できます。例えば、ユーザーグループ間でのデータ共有を許可するか、特定の条件下でのみデータを共有するかなど、さまざまなアプローチが考えられます。さらなる研究や実験を通じて、ユーザーグループ間の相互作用をより効果的に取り入れる方法を模索することが重要です。