差分プライバシと擬ベイズ事後分布

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2015-06-16
• タイトル: 差分プライバシと擬ベイズ事後分布
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Differential Privacy and Pseudo-Bayesian Posterior
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京大学情報理工学系研究科
• 著者所属: 東京大学情報基盤センター
• 著者所属: 東京大学情報基盤センター
• 著者所属: 東京大学情報基盤センター
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information Technology Center, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information Technology Center, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information Technology Center, The University of Tokyo
• 著者名: 南, 賢太郎; 荒井, ひろみ; 佐藤, 一誠; 中川, 裕志
• 著者名(英): Kentaro, Minami; Hiromi, Arai; Issei, Sato; Hiroshi, Nakagawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 差分プライバシは，個人情報を含むデータから構成した推定量や学習器を外部に公開する場合のプライバシ保護基準として代表的なものである．近年，様々な学習タスクにおいて，差分プライバシを満たすように学習結果を公開する手法が提案されてきた．最近，事後分布からのサンプリングが自動的に差分プライバシを満たすことが Wang らによって示された．Wang らの結果は，モデルの対数尤度の有界性という極めて限定的な状況でのみ成立するものであった．本論文では，より広い統計モデルおよび学習タスクまで結果を拡張し，擬ベイズ事後分布と呼ばれる分布からのサンプリングが適当な条件のもとで (ε，δ)‐ 近似差分プライバシを満たすことを示す．特に，サンプルサイズや事前分布の縮小の強さの寄与が定量的に評価できる．また，本論文の結果によって，密度推定や非有界な損失をもつ問題に対して，差分プライバシを満たす新しい学習アルゴリズムが得られる．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We investigate relationship between differential privacy and pseudo-Bayesian posterior distributions. Recently, Wang, et al. proved that a parameter drawn from Bayesian posterior distribution automatically satisfies differential privacy. In this paper, we show that samples from pseudo-Bayesian posterior distributions satisfy (ε，δ) -differential privacy. Our result can be applied to various problems in which loss functions are possibly unbounded.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12055912
• 書誌情報: 研究報告バイオ情報学（BIO）; 巻 2015-BIO-42, 号 7, p. 1-8, 発行日 2015-06-16
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8590
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会