Skydda integritet i maskininlärning är mycket önskvärt, särskilt i samarbete studier i många organisationer. Sekretessbevarande distribuerad maskininlärning (baserat på kryptografi) är populärt att lösa problemet. Befintliga kryptografiska protokoll medför dock fortfarande ett överskott av beräkningsmässiga omkostnader. Här gör vi en ny iakttagelse att detta delvis beror på naiv tillämpning av mainstream numerisk optimering (t.ex., Newton metod) och misslyckas med att skräddarsy för säker databehandling. Detta arbete presenterar ett kontrasterande perspektiv: att anpassa numerisk optimering specifikt för säkra inställningar. Vi föreslår en till synes mindre gynnsam optimeringsmetod som i själva verket kan avsevärt påskynda integritetsbevarande logistisk regression. Genom att använda denna nya metod föreslår vi två nya säkra protokoll för att genomföra logistisk regression på ett integritetsbevarande och distribuerat sätt. Omfattande teoretiska och empiriska utvärderingar bevisar konkurrenskraften hos våra två säkra förslag utan att kompromissa med noggrannhet eller integritet: med en hastighet på upp till 2,3x respektive 8,1x över toppmoderna, och ännu snabbare som data skalas upp. Denna drastiska upptrappning är på toppen av och utöver prestandaförbättringar från befintliga (och framtida) state-of-the-art kryptography. Vårt arbete ger en ny väg mot effektiv och praktisk integritetsbevarande logistisk regression för storskaliga studier som är gemensamma för modern vetenskap.
I REF Xie et al. konstruera PrivLogit som utför logistisk regression på ett integritetsbevarande men distribuerat sätt.
PrivLogit: Efficient Privacy-preserving Logistic Regression by Tailoring Numerical Optimizers
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}