Vi utformar ett nytt, kommunikationseffektivt, felrobust-protokoll för säker aggregering av högdimensionella data. Vårt protokoll gör det möjligt för en server att beräkna summan av stora, användarhållna datavektorer från mobila enheter på ett säkert sätt (dvs. utan att lära sig varje användares individuella bidrag) och kan användas, t.ex. i en federerad inlärningsmiljö, till aggregerade användartillhandahållna modelluppdateringar för ett djupt neuralt nätverk. Vi bevisar säkerheten i vårt protokoll i de ärliga men nyfikna och aktiva motståndare inställningar, och visar att säkerheten upprätthålls även om en godtyckligt valt delmängd av användare hoppar av när som helst. Vi utvärderar effektiviteten i vårt protokoll och visar, genom komplexitetsanalys och ett konkret genomförande, att dess drifttid och kommunikation overhead förblir låg även på stora datamängder och kundpooler. För 16-bitars ingångsvärden, erbjuder vårt protokoll 1.73× kommunikationsexpansion för 2 10 användare och 2 20 -dimensionella vektorer, och 1.98× expansion för 2 14 användare och 2 24 -dimensionella vektorer över att skicka data i klar. • Säkerhet och integritet → Sekretess-bevarande protokoll; Behörighet att göra digital
SMC för FL har föreslagits för att beräkna summor av modellparameteruppdateringar från enskilda användares enheter på ett säkert sätt REF.
Practical Secure Aggregation for Privacy-Preserving Machine Learning
{'venue': "CCS '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}