L2 平均推定における通信-プライバシートレードオフの改善: ストリーミング差分プライバシーの下での検討

Temel Kavramlar

ストリーミング差分プライバシーの下で、通信効率と差分プライバシーのトレードオフを最適化する新しい手法を提案する。

Özet

本論文では、ストリーミング差分プライバシーの下でのL2平均推定問題を扱う。具体的には以下の2つの課題に取り組む:

1. 既存の平均推定手法は、L∞ノルムに最適化されており、L2ノルムに適応するためにランダム回転やKashinの表現を用いているため、平均二乗誤差(MSE)の最適な定数倍を達成できない。

2. 通信-プライバシートレードオフの最適化を達成する手法は、ストリーミング差分プライバシー設定(例えば木構造集約やマトリクス因子分解)に自然に拡張できず、DP-FTRL型の最適化手法と互換性がない。

本研究では、これらの課題に取り組むため、以下の2つの新しい手法を提案する:

1. L2ノルムに直接対応する新しいプライバシー会計手法を導入し、スパース化ガウシアンメカニズムのMSEを、無圧縮ガウシアンメカニズムに近づける。

2. スパース化ガウシアンメカニズムをストリーミング差分プライバシー設定に拡張し、DP-FTRL型の最適化手法に適合した精密なプライバシー会計手法を提供する。

実験的に、提案手法は様々なFLタスクにおいて、DP-SGDの圧縮率を100倍以上改善することを示す。

İstatistikler

提案手法のMSEは、無圧縮ガウシアンメカニズムのMSEに収束する。
提案手法のR´
enyi差分プライバシー保証は、L∞ノルムに基づく既存手法よりも優れている。
提案手法は、ストリーミング差分プライバシー設定でも適用可能で、DP-FTRL型の最適化手法と互換性がある。

Alıntılar

"既存の平均推定手法は、L∞ノルムに最適化されており、L2ノルムに適応するためにランダム回転やKashinの表現を用いているため、平均二乗誤差(MSE)の最適な定数倍を達成できない。"
"提案手法は、様々なFLタスクにおいて、DP-SGDの圧縮率を100倍以上改善する。"

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

Improved Communication-Privacy Trade-offs in $L_2$ Mean Estimation under Streaming Differential Privacy

by Wei-Ning Che... : arxiv.org 05-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.02341.pdf

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