동적으로 성장하는 데이터베이스의 적응적 분석을 위한 차등적 프라이버시

📝 원문 정보

• Title: Differential Privacy for Growing Databases
• ArXiv ID: 1803.06416
• 발행일: 2018-03-20
• 저자: Rachel Cummings, Sara Krehbiel, Kevin A. Lai, Uthaipon Tantipongpipat

📝 초록 (Abstract)

우리는 동적으로 성장하는 데이터베이스의 적응적 분석을 위한 미분 사생활 보호 알고리즘 설계를 연구합니다. 여기서 데이터베이스는 분석이 진행되는 동안 새로운 데이터 항목을 축적합니다. 우리는 임의로 크게 성장하는 기본 데이터베이스에 대해 사생활 보호 및 정확성을 보장하는 머신러닝과 기타 데이터 분석을 위한 도구를 제공합니다. 우리는 동적으로 성장하는 데이터베이스에 대한 적응적 분석을 위한 일반 기술과 특정 알고리즘을 제시합니다. 우리의 일반적인 기술은 고정된 데이터베이스에서 작동하는 어떤 알고리즘에도 검은 상자 접근을 스케줄링하여 정적 데이터베이스를 위한 사생활 및 정확한 알고리즘을 동적으로 성장하는 데이터베이스에 대한 사생활 및 정확한 알고리즘으로 일반적으로 변환합니다. 이러한 결과는 거의 모든 사생활 보호 및 정확도를 갖춘 알고리즘이 데이터가 무제한으로 성장하더라도 적절한 시점에 재실행되어 정확성 손실이 최소화된다는 것을 보여줍니다. 우리의 특정 알고리즘은 사적인 곱셈 가중치 알고리즘을 동적 환경에 직접 적용하여 무제한 데이터 성장에도 불구하고 정적 설정에서의 정확도 보장을 유지합니다. 이 과정에서 우리는 다른 여러 가지 미분 사생활 알고리즘을 동적 환경으로 확장하는 방법을 개발하였고, 이것이 앞으로 성장하는 데이터베이스를 위한 미분 사생활 알고리즘 설계에 독립적으로 중요할 수 있습니다.

💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)

This paper explores the design of differentially private algorithms for analyzing databases that grow dynamically over time, accumulating new data entries while analysis is ongoing. The main challenge lies in maintaining both privacy and accuracy as these databases expand indefinitely. To address this issue, the researchers present two major approaches: a general technique involving scheduling black-box access to an algorithm designed for fixed-size databases and transforming it into one suitable for growing databases; and a specific adaptation of the private multiplicative weights algorithm that maintains accuracy through unbounded data growth.

The research demonstrates that most differentially private algorithms can be re-run at strategic points as new data is added, minimizing loss in accuracy. This allows for continuous analysis without compromising privacy or precision. The work contributes significantly to the field by extending several existing differentially private algorithms to handle dynamic databases, paving the way for future developments in this area.

📄 논문 본문 발췌 (Translation)

Reference