Vi föreslår sekretess-bevarande protokoll för beräkning linjär regression modeller, i den miljö där utbildningen dataset är vertikalt fördelade mellan flera parter. Vårt huvudsakliga bidrag är en hybrid multi-part beräkning protokoll som kombinerar Yaos förvrängda kretsar med skräddarsydda protokoll för beräkning av inre produkter. Liksom många maskininlärning uppgifter, bygger en linjär regression modell innebär att lösa ett system av linjära ekvationer. Vi genomför en omfattande utvärdering och jämförelse av olika tekniker för att säkert utföra denna uppgift, inklusive en ny Conjugate Gradient Descent (CGD) algoritm. Denna algoritm är lämplig för säker beräkning eftersom den använder en effektiv fast punkt representation av reella tal samtidigt upprätthålla noggrannhet och konvergenshastigheter jämförbara med vad som kan erhållas med en klassisk lösning med hjälp av flyttal nummer. Vår teknik förbättrar Nikolaenko et al.Metod för integritetsbevarande regression (S&P 2013) och kan användas som byggsten i andra analyser. Vi implementerar ett komplett system och visar att vårt tillvägagångssätt är mycket skalbart och löser dataanalysproblem med en miljon poster och hundra funktioner på mindre än en timmes total körtid.
I ett uppföljningsarbete, Gascón et al. REF föreslog protokoll för linjära regressionsmodeller baserade på hybrid-MPC-tekniker och Yao förvrängda kretsar och med hjälp av algoritmen konjugerad lutning.
Privacy-Preserving Distributed Linear Regression on High-Dimensional Data
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings on Privacy Enhancing Technologies', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}