Fugu-MT 論文翻訳(概要): Large-Scale Secure XGB for Vertical Federated Learning

論文の概要: Large-Scale Secure XGB for Vertical Federated Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.08479v2
Date: Thu, 2 Sep 2021 04:11:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-01 23:13:44.191288
Title: Large-Scale Secure XGB for Vertical Federated Learning
Title（参考訳）: 垂直フェデレーション学習のための大規模セキュアxgb
Authors: Wenjing Fang, Derun Zhao, Jin Tan, Chaochao Chen, Chaofan Yu, Li Wang, Lei Wang, Jun Zhou, Benyu Zhang
Abstract要約: 本稿では,縦型学習環境下での大規模セキュアなXGBの構築を目的とする。我々は、トレーニング中に中間情報が漏洩することを避けるために、セキュアなマルチパーティ計算技術を採用している。セキュアな置換プロトコルを提案することで、トレーニング効率を改善し、フレームワークを大規模なデータセットにスケールすることが可能になります。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.864654742542246
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Privacy-preserving machine learning has drawn increasingly attention recently, especially with kinds of privacy regulations come into force. Under such situation, Federated Learning (FL) appears to facilitate privacy-preserving joint modeling among multiple parties. Although many federated algorithms have been extensively studied, there is still a lack of secure and practical gradient tree boosting models (e.g., XGB) in literature. In this paper, we aim to build large-scale secure XGB under vertically federated learning setting. We guarantee data privacy from three aspects. Specifically, (i) we employ secure multi-party computation techniques to avoid leaking intermediate information during training, (ii) we store the output model in a distributed manner in order to minimize information release, and (iii) we provide a novel algorithm for secure XGB predict with the distributed model. Furthermore, by proposing secure permutation protocols, we can improve the training efficiency and make the framework scale to large dataset. We conduct extensive experiments on both public datasets and real-world datasets, and the results demonstrate that our proposed XGB models provide not only competitive accuracy but also practical performance.
Abstract（参考訳）: プライバシー保護機械学習は、特にプライバシー規制が施行されるにつれて、近年ますます注目を集めている。このような状況下では、フェデレートラーニング(FL)は、複数の当事者間のプライバシー保護共同モデリングを促進する。多くのフェデレーションアルゴリズムが広く研究されているが、文献には安全で実用的な勾配木ブースティングモデル(例えばXGB)が欠けている。本稿では,縦型学習環境下での大規模セキュアなXGBの構築を目的とする。データプライバシを3つの側面から保証します。具体的には (i)訓練中に中間情報を漏らすのを避けるために,セキュアなマルチパーティ計算技術を用いる。 (二)情報公開を最小限に抑えるため、出力モデルを分散的に保存し、 (iii)分散モデルを用いてXGB予測をセキュアにするための新しいアルゴリズムを提供する。さらに、セキュアな置換プロトコルを提案することにより、トレーニング効率を改善し、フレームワークを大規模データセットにスケールすることができる。我々は,公開データセットと実世界のデータセットの両方について広範な実験を行い,提案するxgbモデルが競合精度だけでなく実用性能も発揮できることを実証した。

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