Quantum Pufferfish Privacy: A Flexible Privacy Framework for Quantum Systems

要約

私たちは、量子フグプライバシー (QPP) と呼ばれる、量子システム用の汎用プライバシー フレームワークを提案します。
古典的なフグのプライバシーに触発された私たちの定式化は、プライベート情報、実現可能な測定、およびドメイン知識を指定する際の柔軟性を提供することにより、量子差分プライバシーの限界を一般化して解決します。
我々は、QPP が Datta-Leditzky 情報スペクトル発散に関して等価に定式化できることを示し、これにより QPP の最初の操作上の解釈が提供されます。
我々はこの発散を半明確なプログラムとして再定式化し、そのいくつかの特性を導出します。これらの特性は、QPP メカニズムの凸性、構成可能性、後処理を証明するために使用されます。
脱分極機構のQPPを保証するパラメータも導出される。
私たちは、一般的な QPP メカニズムのプライバシーとユーティリティのトレードオフを分析し、明示的な例として脱分極化メカニズムを再度研究します。
その後、QPP フレームワークはプライバシー監査に適用され、量子アルゴリズムを活用した仮説テスト パイプラインを通じてプライバシー侵害を特定します。
量子の公平性や他の量子の発散との関連性も調査され、QPP のいくつかの変形が検討されます。

要約(オリジナル)

We propose a versatile privacy framework for quantum systems, termed quantum pufferfish privacy (QPP). Inspired by classical pufferfish privacy, our formulation generalizes and addresses limitations of quantum differential privacy by offering flexibility in specifying private information, feasible measurements, and domain knowledge. We show that QPP can be equivalently formulated in terms of the Datta-Leditzky information spectrum divergence, thus providing the first operational interpretation thereof. We reformulate this divergence as a semi-definite program and derive several properties of it, which are then used to prove convexity, composability, and post-processing of QPP mechanisms. Parameters that guarantee QPP of the depolarization mechanism are also derived. We analyze the privacy-utility tradeoff of general QPP mechanisms and, again, study the depolarization mechanism as an explicit instance. The QPP framework is then applied to privacy auditing for identifying privacy violations via a hypothesis testing pipeline that leverages quantum algorithms. Connections to quantum fairness and other quantum divergences are also explored and several variants of QPP are examined.

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