PAPER-HILT: Personalized and Adaptive Privacy-Aware Early-Exit for Reinforcement Learning in Human-in-the-Loop Systems

Centrala begrepp

PAPER-HILT develops an adaptive RL strategy for privacy preservation in HITL environments, balancing privacy protection and system utility.

Sammanfattning

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。

Statistik

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。

Citat

Viktiga insikter från

PAPER-HILT

by Mojtaba Tahe... på arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05864.pdf

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