Abstrakt. Flera nyligen genomförda studier i integritetsbevarande lärande har övervägt handeln-o mellan nytta eller risk och graden av individuell integritet garanteras av mekanismer för statistisk frågebehandling. I detta papper studerar vi denna handel-o i privat Support Vector Machine (SVM) lärande. Vi presenterar två eektiva mekanismer, en för fallet med nite-dimensionella funktionskartläggningar och en för potentiellt innite-dimensionella funktionskartläggningar med översättningsinvarianta kärnor. När det gäller översättningsinvarianta kärnor minimerar den föreslagna mekanismen den legaliserade empiriska risken i en slumpmässig Reproducing Kernel Hilbert Space vars kärna likformigt approximerar den önskade kärnan med hög sannolikhet. Denna teknik, lånad från storskaligt lärande, gör det möjligt för mekanismen att reagera med en nit kodning av klassar, även när funktionsklassen är av innite VC dimension. Dierential integritet är etablerad med hjälp av en bevisteknik från algoritmisk stabilitet. Användbarhet mekanismens responsfunktion är punktvis - nära till icke-privat SVM med sannolikhet 1 - δ bevisas genom att appellera till smidigheten av regulariserad empirisk riskminimering med avseende på små störningar till funktionen kartläggning. Vi avslutar med en lägre gräns på den optimala dierential integritet SVM. Detta negativa resultat anger att ingen mekanism kan vara samtidigt (, δ) användbar och β-dierentially privat för små och små β.
Rubinstein m.fl. REF använde den γ-uniforma stabiliteten hos SVM för att kalibrera bullernivån för att använda Laplace-mekanismen för att uppnå differentialintegritet för SVM.
Learning in a Large Function Space: Privacy-Preserving Mechanisms for SVM Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}