Abstract-Machine lärande modeller dra nytta av stora och olika dataset. Att använda sådana datauppsättningar kräver emellertid ofta att man litar på en centraliserad dataaggregatör. För känsliga applikationer som hälso- och sjukvård och finansiering är detta inte önskvärt eftersom det skulle kunna äventyra patientens integritet eller avslöja affärshemligheter. Nya framsteg i säker och integritetsbevarande beräkning, inklusive betrodda hårdvara enklaver och differential integritet, erbjuder ett sätt för ömsesidigt misstroende parter att effektivt träna en maskininlärning modell utan att avslöja träningsdata. I detta arbete introducerar vi Myelin, ett djupt lärande ramverk som kombinerar dessa integritetsbevarande primitiva, och använder det för att fastställa en basnivå för prestanda för fullt privat maskininlärning.
Med hjälp av differential integritet koncept tillsammans med betrodd hårdvara, i REF, författare införa en integritetsbevarande djupt lärande ram som kallas Myelin.
Efficient Deep Learning on Multi-Source Private Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}