[论文解读] Inferring the Causal Direction Privately

Matt J. Kusner, Yu Sun+2 more|arXiv (Cornell University)|Dec 17, 2015

Privacy-Preserving Technologies in Data参考文献 32被引用 5

一句话总结

本文提出了一种基于加法噪声模型（ANM）的差分隐私框架，用于因果推断，实现了在敏感数据中隐私保护的因果关系识别。通过将差分隐私整合到ANM变体中，该方法在保持实际效用和现实应用中易于实现的同时，提供了强有力的隐私保障。

ABSTRACT

Causal inference deals with identifying which random variables cause or control other random variables. Recent advances on the topic of causal inference based on tools from statistical estimation and machine learning have resulted in practical algorithms for causal inference. Causal inference has the potential to have significant impact on medical research, prevention and control of diseases and identifying influential factors that impact society to name just a few. However, these promising applications for causal inference are often ones that involve sensitive or personal data of users that need to be kept private (e.g. medical records, personal finances). Therefore, there is a need for the development of causal inference methods that preserve data privacy. We study the problem of inferring causality using the current, popular causal inference framework, the additive noise model (ANM) while simultaneously ensuring privacy of the users. We derive a framework that provides differential privacy guarantees for a variety of ANM variants. We run extensive experiments, and demonstrate that our techniques are practical and easy to implement.

研究动机与目标

• 为解决在不损害个人隐私的前提下对敏感数据（如医疗记录和财务信息）进行因果推断的挑战。
• 开发一种差分隐私的因果发现方法，同时保持现有加法噪声模型（ANM）方法的准确性和实用性。
• 确保在对底层数据施加严格隐私约束的情况下，因果推断依然可行且可靠。
• 展示所提出的框架在多种ANM变体中的实用性和可实施性。

提出的方法

• 该框架通过在估计过程中注入经过仔细校准的噪声，将差分隐私引入加法噪声模型（ANM）的扩展。
• 在因果结构学习中应用隐私保护机制——如拉普拉斯机制或高斯机制——作用于参数或评分。
• 通过根据特定模型结构调整噪声校准，该方法支持多种ANM变体，包括线性和非线性ANM。
• 利用差分隐私理论正式推导隐私保障，确保无法从输出中推断出个体数据点。
• 该方法设计为模块化，可轻松集成到现有的因果推断流程中。
• 实验通过测量在不同隐私预算下的隐私合规性和因果准确性，验证了该方法的实用性。

实验结果

研究问题

• RQ1 能否在使用加法噪声模型的同时，可靠地执行因果推断并保护敏感数据的隐私？
• RQ2 如何有效将差分隐私集成到基于ANM的因果发现中，而不会显著降低性能？
• RQ3 在ANM框架中，隐私保障（例如ε）与因果结构恢复的准确性之间存在何种权衡？
• RQ4 所提出的方法在涉及个人或医疗数据的实际应用中是否具有实用性和可扩展性？

主要发现

• 所提出的框架成功地为多种ANM变体提供了正式的差分隐私保障，确保个体数据点得到保护。
• 即使在严格的隐私预算下，该方法仍能保持合理的因果发现准确性，证明了其实际可行性。
• 大量实验确认，该框架易于实现，并能与现有因果推断流程无缝集成。
• 该方法在隐私与效用之间取得了良好平衡，适用于医疗和金融等隐私敏感领域。