Abstrakt. I fullt distribuerad maskininlärning, integritet och säkerhet är viktiga frågor. Dessa frågor hanteras ofta med hjälp av säker multipartsberäkning (MPC). I vår applikationsdomän är dock kända MPC-algoritmer inte skalbara eller tillräckligt robusta. Vi föreslår ett lättviktsprotokoll för att snabbt och säkert beräkna summan av indata från en delmängd deltagare som antar en halvhederlig motståndare. Under beräkningen lär sig deltagarna inga individuella värden. Vi tillämpar detta protokoll för att effektivt beräkna summan av lutningar som en del av en fullt distribuerad mini-batch stokastisk lutning nedstigning algoritm. Protokollet uppnår skalbarhet och robusthet genom att utnyttja det faktum att en "snabb och smutsig" beräkning är godtagbar inom detta applikationsområde. Med andra ord, hastighet och robusthet har företräde framför precision. Vi analyserar protokollet teoretiskt samt experimentellt baserat på churn statistik från en riktig smartphone spår. Vi har ett tillräckligt villkor för att förhindra läckage av ett individuellt värde, och vi visar genomförbarheten av omkostnaderna i protokollet.
Gabor m.fl. REF införde ett lättviktsprotokoll för att snabbt och säkert beräkna summan av indata från en delmängd deltagare som antar en halvärlig motståndare.
Fully Distributed Privacy Preserving Mini-batch Gradient Descent Learning
{'venue': 'DAIS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}