Engineering Methods for Differentially Private Histograms: Efficiency\n Beyond Utility
Notice bibliographique
Résumé
Publishing histograms with $\\epsilon$-differential privacy has been studied\nextensively in the literature. Existing schemes aim at maximizing the utility\nof the published data, while previous experimental evaluations analyze the\nprivacy/utility trade-off. In this paper we provide the first experimental\nevaluation of differentially private methods that goes beyond utility,\nemphasizing also on another important aspect, namely efficiency. Towards this\nend, we first observe that all existing schemes are comprised of a small set of\ncommon blocks. We then optimize and choose the best implementation for each\nblock, determine the combinations of blocks that capture the entire literature,\nand propose novel block combinations. We qualitatively assess the quality of\nthe schemes based on the skyline of efficiency and utility, i.e., based on\nwhether a method is dominated on both aspects or not. Using exhaustive\nexperiments on four real datasets with different characteristics, we conclude\nthat there are always trade-offs in terms of utility and efficiency. We\ndemonstrate that the schemes derived from our novel block combinations provide\nthe best trade-offs for time critical applications. Our work can serve as a\nguide to help practitioners engineer a differentially private histogram scheme\ndepending on their application requirements.\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».