Temel Kavramlar
デジタル広告の中心機能である広告コンバージョン測定において、差分プライバシーを使用してプライベートなフレームワークを開発する。
Özet
この記事は、デジタル広告の中心機能である広告コンバージョン測定に焦点を当てています。以下は内容の要約と構造化された内容のリストです:
ABSTRACT
- デジタル広告における重要な機能である広告コンバージョン測定について、差分プライバシーを使用してプライベートなフレームワークを開発することが目的。
KEYWORDS
1. INTRODUCTION
- 過去20年間で、(集計された非特定個人情報)の公開に伴うプライバシーリスクが明らかになりました。
- 差分プライバシー(DP)は、さまざまな領域で導入されており、本研究ではデジタル広告空間の中核機能である広告コンバージョン測定に対してDPを研究します。
2. MOTIVATION, SETUP & CONTRIBUTIONS
- 広告コンバージョン測定システムの主要部品を定義し、属性づけの中心概念である帰属性について議論します。
3. VALID CONFIGURATIONS
- 操作的に有効な設定とその完全な特性を提供し、実践上最も一般的な設定の有効性を明らかにします。
4. DIFFERENTIALLY PRIVATE CONVERSION MEASUREMENT SYSTEMS
- DP変換測定システムの枠組みと属性づけシステムについて説明します。
İstatistikler
差分プライバシーシステムは𝜀-DP保証が必要。
ノイズパラメータは𝐶0・𝑟・Δ(𝑓)/𝜀としてLaplace分布からサンプリングされる必要がある。