Abstrakt. Efter offentliggörandet av en attack på genom omfattande associationsstudier (GWAS) data som föreslagits av Homer et al., har stor uppmärksamhet ägnats åt att utveckla metoder för att släppa GWAS-data på ett integritetsbevarande sätt. Här utvecklar vi en end-to-end differentially privat metod för att lösa regressionsproblem med konvexa strafffunktioner och välja straffparametrar genom korsvalidering. I synnerhet fokuserar vi på bestraffad logistisk regression med resår-nät legalisering, en metod som används i GWAS analyser för att identifiera sjukdomsframkallande gener. Vi visar hur en differentierad privat procedur för bestraffad logistisk regression med resår-net regularisering kan tillämpas på analysen av GWAS-data och utvärdera vår metods prestanda.
Yu m.fl. REF löste problemet med differentierad privat bestraffad logistisk regression med resår-net legalisering genom att utvidga den objektiva perturbation tekniken till någon konvex strafffunktion.
Differentially-Private Logistic Regression for Detecting Multiple-SNP Association in GWAS Databases
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}