$(\varepsilon, \delta)$ を有害とみなす: 差分プライバシー保証の報告に関する最良実践 (\(\varepsilon, \delta\) Considered Harmful: Best Practices for Reporting Differential Privacy Guarantees)

ケントくん

博士、差分プライバシーって何なの？最近よく耳にするけど、よくわからないんだ。

マカセロ博士

おお、良い質問じゃな。差分プライバシーというのは、データを使った集計や分析を行う際に、個々のデータポイントが保護されるようにする方法なんじゃ。

ケントくん

そうなんだ。それで、$(\varepsilon, \delta)$ って何のこと？

マカセロ博士

それは差分プライバシーを説明するためのパラメータなんじゃ。$(\varepsilon, \delta)$ がプライバシーの強度を示しておるんじゃよ。

差分プライバシーの概念は、データの集計結果が個々のデータの存在に大きく依存しないことを保証するものです。この論文では、差分プライバシーの保証を報告する際の最良の実践方法について議論されています。

具体的には、差分プライバシーの指標である $(\varepsilon, \delta)$ の選び方やその影響についての詳細が示されています。通常、$(\varepsilon, \delta)$ の値はプライバシー保護の強度を示し、これらを適切に設定することが重要です。この論文では、これらの値を決定する際の一般的な落とし穴や、それを避けるための方法について述べられています。

例えば、プライバシーを強くするためには $(\varepsilon)$ を小さく設定する必要がありますが、それによりデータの有用性が低下することも指摘されています。加えて、$(\delta)$ の値は極小値にすべきとされていますが、具体的な数値の設定には慎重さが求められます。

引用情報

著者名: 著者不明

論文名: $(\varepsilon, \delta)$ Considered Harmful: Best Practices for Reporting Differential Privacy Guarantees

ジャーナル名: 未定

出版年: 未定