論文の概要: On InstaHide, Phase Retrieval, and Sparse Matrix Factorization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.11181v2
• Date: Thu, 25 Mar 2021 00:08:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-22 01:44:11.611323
• Title: On InstaHide, Phase Retrieval, and Sparse Matrix Factorization
• Title（参考訳）: instahide, phase retrieval, およびsparse matrix factorizationについて
• Authors: Sitan Chen, Xiaoxiao Li, Zhao Song, Danyang Zhuo
• Abstract要約: InstaHideは、分散学習の文脈でプライベートデータセットのセキュリティを保存するためのスキームである。 健全な疑問は、このスキームが証明可能な意味で安全かどうかである。 本研究は, 位相探索の古典的問題に対する, マルチタスク, 欠落データバージョンの平均ケース複雑性と, 非常に微妙な関係があることを示唆する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.93116534310763
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we examine the security of InstaHide, a scheme recently proposed by [Huang, Song, Li and Arora, ICML'20] for preserving the security of private datasets in the context of distributed learning. To generate a synthetic training example to be shared among the distributed learners, InstaHide takes a convex combination of private feature vectors and randomly flips the sign of each entry of the resulting vector with probability 1/2. A salient question is whether this scheme is secure in any provable sense, perhaps under a plausible hardness assumption and assuming the distributions generating the public and private data satisfy certain properties. We show that the answer to this appears to be quite subtle and closely related to the average-case complexity of a new multi-task, missing-data version of the classic problem of phase retrieval. Motivated by this connection, we design a provable algorithm that can recover private vectors using only the public vectors and synthetic vectors generated by InstaHide, under the assumption that the private and public vectors are isotropic Gaussian.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,分散学習の文脈でプライベートデータセットのセキュリティを維持するための,[Huang, Song, Li, Arora, ICML'20] が最近提案した InstaHide のセキュリティについて検討する。 分散学習者間で共有される合成学習例を生成するため、instahideはプライベート特徴ベクトルの凸結合を取り、結果ベクトルの各エントリの符号を確率1/2でランダムに反転させる。 健全な疑問は、このスキームが証明可能な意味で安全であるかどうかであり、おそらくは可算的硬度仮定の下で、パブリックデータとプライベートデータを生成する分布が特定の特性を満たすことを仮定する。 これに対する答えは、位相検索の古典的な問題のマルチタスク、欠落データバージョンにおける平均ケースの複雑さと非常に密接な関係があることが示される。 この関係に動機づけられて,プライベートベクトルとパブリックベクトルが等方性ガウス的であることを前提に,instahide が生成する合成ベクトルと公開ベクトルのみを用いてプライベートベクトルを復元するプロビタブルアルゴリズムを設計した。

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