A Unified View of Differentially Private Deep Generative Modeling

要約

豊富で膨大なデータ ソースが利用できるようになったことで、さまざまなドメインでの機械学習アプリケーションが大幅に進歩しました。
ただし、プライバシー上の懸念があるデータには厳しい規制があり、データ アクセスやデータ共有が頻繁に禁止されています。
プライバシーの考慮事項に準拠してこれらの障害を克服することは、プライバシーに配慮したデータを含む多くの実世界のアプリケーション シナリオにおける技術進歩の鍵となります。
差分プライベート (DP) データ公開は、データのサニタイズされた形式のみが公開される魅力的なソリューションを提供し、プライバシーを保護した下流分析と機密ドメインでの再現可能な研究を可能にします。
近年、ディープニューラルネットワーク上でプライベートトレーニングによるプライバシーを保った高次元データ生成を実現するための様々なアプローチが提案されている。
本稿では、これらのアプローチを体系化した新しい統一見解を提示します。
私たちの見解は、さまざまなユースケースに対応する方法を体系的に導き出すための共同設計スペースを提供します。
次に、重要な側面を明らかにし、将来の研究にインスピレーションを与えることを目的として、長所、限界、およびさまざまなアプローチ間の固有の相関関係について議論します。
最後に、プライバシー保護学習を進める上で次の重要なステップに向けてコミュニティを導くことを目的として、DP データ生成の分野に進む可能性のある道筋を提示します。

要約(オリジナル)

The availability of rich and vast data sources has greatly advanced machine learning applications in various domains. However, data with privacy concerns comes with stringent regulations that frequently prohibited data access and data sharing. Overcoming these obstacles in compliance with privacy considerations is key for technological progress in many real-world application scenarios that involve privacy sensitive data. Differentially private (DP) data publishing provides a compelling solution, where only a sanitized form of the data is publicly released, enabling privacy-preserving downstream analysis and reproducible research in sensitive domains. In recent years, various approaches have been proposed for achieving privacy-preserving high-dimensional data generation by private training on top of deep neural networks. In this paper, we present a novel unified view that systematizes these approaches. Our view provides a joint design space for systematically deriving methods that cater to different use cases. We then discuss the strengths, limitations, and inherent correlations between different approaches, aiming to shed light on crucial aspects and inspire future research. We conclude by presenting potential paths forward for the field of DP data generation, with the aim of steering the community toward making the next important steps in advancing privacy-preserving learning.

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