用于差分隐私的鞍点核算器
密码学与安全
2022-08-23 v1 信息论
机器学习
math.IT
统计理论
统计理论
摘要
我们引入一种称为鞍点核算器（SPA）的新型差分隐私（DP）核算器。SPA 以准确且快速的方式近似 DP 机制组合的隐私保证。我们的方法受鞍点法——统计学中普遍使用的数值技术——启发。我们通过推导 SPA 所提供近似误差的上下界，证明了严格的性能保证。SPA 的关键在于将大偏差方法与中心极限定理相结合，我们通过对应 DP 机制的隐私损失随机变量进行指数倾斜来推导。SPA 的一个关键优势是，对于隐私机制的 重组合，它以常数时间运行。数值实验表明，SPA 以更快的运行时间实现了与最先进核算方法相当的精度。
引用
@article{arxiv.2208.09595,
title = {The Saddle-Point Accountant for Differential Privacy},
author = {Wael Alghamdi and Shahab Asoodeh and Flavio P. Calmon and Juan Felipe Gomez and Oliver Kosut and Lalitha Sankar and Fei Wei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.09595},
year = {2022}
}
备注
31 pages, 4 figures