랜덤성 효율적인 차분 프라이버시를 위한 디더링 가우시안 메커니즘

요약

본 논문은 디더링 가우시안 메커니즘(dithered Gaussian mechanism)을 제안합니다. 이는 기존 이산 가우시안 메커니즘의 대안으로, 사적인 출력 자체를 이산화하여 표준 가우시안 메커니즘의 프라이버시 보장을 유지하면서 유한 정밀도 부동 소수점 취약점을 회피합니다. 또한, 증명 가능한 랜덤성 효율성을 통해 필요한 난수 비트 수를 크게 줄여 성능과 보안을 동시에 확보했습니다.

핵심 포인트

• 디더링 가우시안 메커니즘은 이산화된 사적 출력을 사용해 프라이버시를 보장함.
• 표준 가우시안 메커니즘의 장점을 유지하며 부동 소수점 취약점을 회피함.
• 랜덤성을 두 소스로 분리하여 필요한 난수 비트 수를 획기적으로 줄임 (randomness-efficient).
• DP-SGD 등 실제 모델 훈련에 적용 가능함을 보여줌.