DP-SGD 샘플링에 대한 그룹 수준 DP 보장의 엄밀한 분석

核心概念

DP-SGD 샘플링에 대한 엄밀한 그룹 수준 DP 보장을 제공하는 절차를 제시한다. 이는 Poisson 샘플링 또는 고정 배치 크기 샘플링을 사용할 때 적용 가능하다.

摘要

이 논문은 DP-SGD 샘플링에 대한 엄밀한 그룹 수준 (ε, δ)-DP 보장을 제공하는 절차를 제시한다.

주요 내용은 다음과 같다:

1. Poisson 샘플링의 경우, DP-SGD의 출력 분포가 Binom(k, q) 감도를 가진 스칼라 MoG 메커니즘의 합성으로 도미네이팅 된다는 것을 보인다. 이를 통해 엄밀한 그룹 수준 DP 보장을 계산할 수 있다.

2. 고정 배치 크기 샘플링의 경우, DP-SGD의 출력 분포가 2 * Hypergeom(B, n+k, k) 감도를 가진 스칼라 MoG 메커니즘의 합성으로 도미네이팅 된다는 것을 보인다. 이를 통해 역시 엄밀한 그룹 수준 DP 보장을 계산할 수 있다.

3. 제안된 분석이 일반적으로 엄밀하다는 것을 보인다. 즉, 특정 손실 함수와 데이터베이스 쌍에 대해 제안된 분석이 DP-SGD의 정확한 (ε, δ)-DP 특성을 제공한다.

4. 실험 결과를 통해 제안된 분석이 기존 방법보다 ε 값을 크게 개선할 수 있음을 보인다.

统计

Poisson 샘플링의 경우, T=2000, q=1/100일 때 그룹 크기 k에 따른 ε 값은 제안된 분석이 기존 방법보다 크게 개선됨
고정 배치 크기 샘플링의 경우, T=2000, B=500, n=50000일 때 그룹 크기 k에 따른 ε 값 역시 제안된 분석이 기존 방법보다 크게 개선됨

引用

없음

从中提取的关键见解

Tight Group-Level DP Guarantees for DP-SGD with Sampling via Mixture of Gaussians Mechanisms

by Arun Ganesh 在 arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.10294.pdf

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