論文の概要: Privacy Preserving Vertical Federated Learning for Tree-based Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.06170v1
• Date: Fri, 14 Aug 2020 02:32:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-30 17:57:17.782660
• Title: Privacy Preserving Vertical Federated Learning for Tree-based Models
• Title（参考訳）: ツリーベースモデルにおける垂直フェデレーション学習のプライバシ保護
• Authors: Yuncheng Wu, Shaofeng Cai, Xiaokui Xiao, Gang Chen, Beng Chin Ooi
• Abstract要約: フェデレーション学習は、複数の組織が互いにプライベートデータを公開することなく、共同でモデルをトレーニングすることを可能にする。 本稿では,垂直決定木学習と予測のためのプライバシー保護のための新しいソリューションであるPivotを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.808567035503994
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning (FL) is an emerging paradigm that enables multiple organizations to jointly train a model without revealing their private data to each other. This paper studies {\it vertical} federated learning, which tackles the scenarios where (i) collaborating organizations own data of the same set of users but with disjoint features, and (ii) only one organization holds the labels. We propose Pivot, a novel solution for privacy preserving vertical decision tree training and prediction, ensuring that no intermediate information is disclosed other than those the clients have agreed to release (i.e., the final tree model and the prediction output). Pivot does not rely on any trusted third party and provides protection against a semi-honest adversary that may compromise $m-1$ out of $m$ clients. We further identify two privacy leakages when the trained decision tree model is released in plaintext and propose an enhanced protocol to mitigate them. The proposed solution can also be extended to tree ensemble models, e.g., random forest (RF) and gradient boosting decision tree (GBDT) by treating single decision trees as building blocks. Theoretical and experimental analysis suggest that Pivot is efficient for the privacy achieved.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、複数の組織が互いにプライベートデータを公開せずに、共同でモデルをトレーニングできる、新たなパラダイムである。 本稿では,「垂直」連帯学習について考察する。 (i)協力する組織は、同一のユーザ集合のデータを所有するが、非協力的な特徴を有する。 (ii)ラベルを持つ組織は1社のみである。 本稿では,垂直決定木学習と予測をプライバシに保存する新しいソリューションであるPivotを提案し,クライアントがリリースに合意したもの以外の中間情報が開示されないようにする(最終木モデルと予測出力)。 Pivotは信頼できるサードパーティに頼らず、$m-1$のクライアントから$m-1$を妥協する半正直な敵に対して保護を提供する。 さらに,トレーニングされた決定木モデルがプレーンテキストでリリースされた場合の2つのプライバシリークを識別し,それらを軽減するための拡張プロトコルを提案する。 提案手法は, ランダム林 (RF) や勾配増進決定木 (GBDT) などの樹木アンサンブルモデルにも拡張可能であり, 単一決定木をビルディングブロックとして扱うことができる。 理論的および実験的分析は、Pivotが達成したプライバシーに対して効率的であることを示唆している。

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