論文の概要: When Homomorphic Encryption Marries Secret Sharing: Secure Large-Scale Sparse Logistic Regression and Applications in Risk Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.08753v2
• Date: Mon, 31 May 2021 08:50:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 04:08:46.660024
• Title: When Homomorphic Encryption Marries Secret Sharing: Secure Large-Scale Sparse Logistic Regression and Applications in Risk Control
• Title（参考訳）: 暗号の均一化と秘密共有: 大規模疎対物的回帰とリスク管理への応用
• Authors: Chaochao Chen, Jun Zhou, Li Wang, Xibin Wu, Wenjing Fang, Jin Tan, Lei Wang, Alex X. Liu, Hao Wang, Cheng Hong
• Abstract要約: ロジスティック回帰(LR)は、その効率性、堅牢性、解釈可能性のために業界で最も広く使われている機械学習モデルである。 既存の作業の多くは、セキュアLRを構築するために、ホモモルフィック暗号化(HE)またはシークレット共有(SS)を使用する。 まず, HEとSSを組み合わせたCAESARを用いて, 大規模スパースロジスティック回帰モデルの構築を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.96676558272596
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Logistic Regression (LR) is the most widely used machine learning model in industry for its efficiency, robustness, and interpretability. Due to the problem of data isolation and the requirement of high model performance, many applications in industry call for building a secure and efficient LR model for multiple parties. Most existing work uses either Homomorphic Encryption (HE) or Secret Sharing (SS) to build secure LR. HE based methods can deal with high-dimensional sparse features, but they incur potential security risks. SS based methods have provable security, but they have efficiency issue under high-dimensional sparse features. In this paper, we first present CAESAR, which combines HE and SS to build secure large-scale sparse logistic regression model and achieves both efficiency and security. We then present the distributed implementation of CAESAR for scalability requirement. We have deployed CAESAR in a risk control task and conducted comprehensive experiments. Our experimental results show that CAESAR improves the state-of-the-art model by around 130 times.
• Abstract（参考訳）: ロジスティック回帰(LR)は、その効率性、堅牢性、解釈可能性のために業界で最も広く使われている機械学習モデルである。 データ分離の問題と高モデル性能の要求により、業界における多くのアプリケーションは、複数のパーティに対してセキュアで効率的なLRモデルを構築することを求めている。 既存の作業の多くは、セキュアLRを構築するために、ホモモルフィック暗号化(HE)またはシークレット共有(SS)を使用する。 HEベースの手法は、高次元のスパース機能を扱うことができるが、潜在的なセキュリティリスクを引き起こす。 ssベースの手法はセキュリティを証明できるが、高次元のスパース機能では効率が問題となる。 本稿ではまず,HEとSSを組み合わせた大規模疎対数回帰モデルの構築と,効率とセキュリティの両立を実現するCAESARを提案する。 次に、スケーラビリティ要求のためのCAESARの分散実装について述べる。 我々はCAESARをリスク管理タスクに配置し、総合的な実験を行った。 実験の結果,CAESARは最先端モデルを約130倍改善した。

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