Många tillämpningar av maskininlärning, till exempel inom hälso- och sjukvården, skulle gynnas av metoder som kan garantera den registrerades integritet. Differentiell integritet (DP) har etablerats som en standard för att skydda lärande resultat, men de föreslagna algoritmer kräver en enda betrodd part för att ha tillgång till hela data, vilket är en tydlig svaghet. Vi anser att DP Bayesian lärande i en distribuerad inställning, där varje part endast innehåller ett enda prov eller några prover av data. Vi föreslår en ny metod för DP lärande i denna distribuerade inställning, baserad på en säker multi-part summa funktion för att aggregera sammanfattningar från datainnehavarna. Varje datahållare lägger sin andel av Gaussian buller för att göra den totala beräkningen differentialt privat med hjälp av Gaussian mekanismen. Vi bevisar att systemet kan göras säkert mot ett önskat antal samverkande dataägare och robust mot felande dataägare. Metoden bygger på en asymptotiskt optimal och praktiskt effektiv DP Bayesian slutledning med snabbt minskande extra kostnader.
I REF presenterar författarna en lösning för DP Bayesian lärande i en distribuerad inställning, där varje part endast innehar en delmängd av data ett enda prov eller några prover av data.
Differentially Private Bayesian Learning on Distributed Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}