Säker Multi-Party Computation (MPC) är ett område av kryptografi som möjliggör beräkning av känsliga data från flera källor samtidigt som integritetsgarantier. Teoretiska MPC-protokoll skalas dock ofta inte effektivt till verkliga data. Detta projekt undersöker effektiviteten i SPDZ-ramverket [1], som ger ett genomförande av ett MPC-protokoll med skadlig säkerhet, i samband med populära maskininlärning (ML) algoritmer. I synnerhet valde vi applikationer som linjär regression och logistisk regression, som har implementerats och utvärderats med hjälp av semi-honest MPC-tekniker [2, 7]. Vi visar att SPDZ-ramen överträffar dessa tidigare genomföranden samtidigt som den ger större säkerhet.
REF är ett annat arbete i den aktiva inställningen som visar linjär regression och logistisk regression med SPDZ kan matcha liknande latens som SecureML.
Secure Computation for Machine Learning With SPDZ
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}