Skyddet av användarnas integritet är ett viktigt problem när det gäller maskininlärning, vilket framgår av införandet av den allmänna dataskyddsförordningen (GDPR) i Europeiska unionen (EU) i maj 2018. GDPR är utformad för att ge användarna mer kontroll över sina personuppgifter, vilket motiverar oss att utforska ramverk för maskininlärning med datadelning utan att kränka användarnas integritet. För att uppnå detta mål föreslår vi i detta dokument en ny förlustfri integritetsbevarande trädboostningssystem som kallas SecureBoost i samband med federerad inlärning. Detta federerade inlärningssystem gör det möjligt att gemensamt genomföra en inlärningsprocess över flera parter med delvis gemensamma användarprover men olika funktionsuppsättningar, vilket motsvarar en vertikalt partitionerad virtuell datauppsättning. En fördel med SecureBoost är att den ger samma noggrannhet som den icke-integritetsbevarande metoden samtidigt som den inte avslöjar någon information från varje privat dataleverantör. Vi teoretiskt bevisar att SecureBoost ramverket är lika exakt som andra icke-federerade gradient träd-boosting algoritmer som för data till ett ställe. Dessutom diskuterar vi, tillsammans med ett säkerhetsbevis, vad som skulle krävas för att göra protokollen helt säkra.
Under 2019 föreslår REF en ny förlustfri integritetsbevarande trädboostningssystem som kallas SecureBoost i samband med federerad inlärning.
SecureBoost: A Lossless Federated Learning Framework
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}