This paper investigates the problem of collecting multidimensional data throughout time (i.e., longitudinal studies) for the fundamental task of frequency estimation under local differential privacy (LDP). Contrary to frequency estimation of a single attribute (the majority of the works), the multidimensional aspect imposes to pay particular attention to the privacy budget. Besides, when collecting user statistics longitudinally, privacy progressively degrades. Indeed, both "multiple" settings combined (i.e., many attributes and several collections throughout time) imposes several challenges, in which this paper proposes the first solution for frequency estimates under LDP. To tackle these issues, we extend the analysis of three state-of-the-art LDP protocols (Generalized Randomized Response -- GRR, Optimized Unary Encoding -- OUE, and Symmetric Unary Encoding -- SUE) for both longitudinal and multidimensional data collections. While the known literature uses OUE and SUE for two rounds of sanitization (a.k.a. memoization), i.e., L-OUE and L-SUE, respectively, we analytically and experimentally show that starting with OUE and then with SUE provides higher data utility (i.e., L-OSUE). Also, for attributes with small domain sizes, we propose longitudinal GRR (L-GRR), which provides higher utility than the other protocols based on unary encoding. Lastly, we also propose a new solution named \underline{A}daptive \underline{L}DP for \underline{LO}ngitudinal and \underline{M}ultidimensional \underline{FRE}quency \underline{E}stimates (ALLOMFREE), which randomly samples a single attribute to send with the whole privacy budget and adaptively selects the optimal protocol, i.e., either L-GRR or L-OSUE. As shown in the results, ALLOMFREE consistently and considerably outperforms the state-of-the-art L-SUE and L-OUE protocols in the quality of the frequency estimations.


翻译:本文调查了在本地差异隐私(LDP)下对频率估算基本任务长期收集多维数据的问题( 即 { 直线 { 直线研究 { 直线研究 ) 。 与对单个属性( 大部分作品) 的频率估计相反, 该多维方面要求特别关注隐私预算。 此外, 在收集用户统计数据时, 隐私会逐渐降低。 事实上, 两种“ 多重” 设置( 即, 许多属性 ) 和多个收藏 ) 都带来了一些挑战, 其中本文件为 LDP 的频率估算提出了第一个解决方案 。 为了解决这些问题, 我们扩展了三种最先进的 LDP 协议( 常规随机随机响应 - GRRR, 优化的 Unity Eccoding - Oncrecoding - SUIUE) 。 虽然已知的文献使用 OUE 和 SUE (a. k. F. Refrial) 和 SU- Rireal- requireal), 我们用O- drial- deal- developal 和Oral- develyal- dal- demodeal- demodeal 提供 数据。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
91+阅读 · 2021年8月28日
专知会员服务
49+阅读 · 2021年3月28日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
49+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
270+阅读 · 2019年10月9日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
vae 相关论文 表示学习 2
CreateAMind
6+阅读 · 2018年9月9日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Bounded Space Differentially Private Quantiles
Arxiv
0+阅读 · 2022年1月10日
Arxiv
0+阅读 · 2022年1月4日
VIP会员
相关资讯
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
vae 相关论文 表示学习 2
CreateAMind
6+阅读 · 2018年9月9日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员