論文の概要: Protecting Big Data Privacy Using Randomized Tensor Network
Decomposition and Dispersed Tensor Computation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.04194v1
- Date: Mon, 4 Jan 2021 22:14:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-12 00:05:20.444664
- Title: Protecting Big Data Privacy Using Randomized Tensor Network
Decomposition and Dispersed Tensor Computation
- Title（参考訳）: ランダム化テンソルネットワーク分解と分散テンソル計算を用いたビッグデータプライバシ保護
- Authors: Jenn-Bing Ong, Wee-Keong Ng, Ivan Tjuawinata, Chao Li, Jielin Yang,
Sai None Myne, Huaxiong Wang, Kwok-Yan Lam, C.-C. Jay Kuo
- Abstract要約: ビッグデータをランダム化テンソルネットワーク表現に分解し、1Dから3Dデータテンソルのプライバシー漏洩を解析するランダム化アルゴリズムを提案する。
実験により,提案手法はビッグデータの匿名化に役立ち,ビッグデータのストレージや計算に効率的であることが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.249816839090165
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Data privacy is an important issue for organizations and enterprises to
securely outsource data storage, sharing, and computation on clouds / fogs.
However, data encryption is complicated in terms of the key management and
distribution; existing secure computation techniques are expensive in terms of
computational / communication cost and therefore do not scale to big data
computation. Tensor network decomposition and distributed tensor computation
have been widely used in signal processing and machine learning for
dimensionality reduction and large-scale optimization. However, the potential
of distributed tensor networks for big data privacy preservation have not been
considered before, this motivates the current study. Our primary intuition is
that tensor network representations are mathematically non-unique, unlinkable,
and uninterpretable; tensor network representations naturally support a range
of multilinear operations for compressed and distributed / dispersed
computation. Therefore, we propose randomized algorithms to decompose big data
into randomized tensor network representations and analyze the privacy leakage
for 1D to 3D data tensors. The randomness mainly comes from the complex
structural information commonly found in big data; randomization is based on
controlled perturbation applied to the tensor blocks prior to decomposition.
The distributed tensor representations are dispersed on multiple clouds / fogs
or servers / devices with metadata privacy, this provides both distributed
trust and management to seamlessly secure big data storage, communication,
sharing, and computation. Experiments show that the proposed randomization
techniques are helpful for big data anonymization and efficient for big data
storage and computation.
- Abstract（参考訳）: データプライバシは、クラウド/フォグ上のデータストレージ、共有、計算を安全にアウトソースする組織や企業にとって重要な問題である。
しかし、データ暗号化はキー管理と分散の点で複雑であり、既存のセキュアな計算技術は計算/通信コストの点で高価であるため、ビッグデータ計算にはスケールしない。
テンソルネットワークの分解と分散テンソル計算は、次元削減と大規模最適化のために信号処理や機械学習に広く利用されている。
しかし、ビッグデータプライバシ保護のための分散テンソルネットワークの可能性はこれまで検討されておらず、これが現在の研究の動機となっている。
我々の第一の直感は、テンソルネットワーク表現は数学的に非一様であり、リンク不能であり、解釈不能である;テンソルネットワーク表現は、圧縮および分散/分散計算のための多線形演算の範囲を自然にサポートしている。
そこで我々は,ビッグデータをランダム化テンソルネットワーク表現に分解し,1次元から3次元のデータテンソルのプライバシー漏洩を分析するランダム化アルゴリズムを提案する。
ランダム化は、分解前のテンソルブロックに適用される制御された摂動に基づいている。
分散テンソル表現は、メタデータプライバシを備えた複数のクラウド/フォグ/サーバ/デバイスに分散される。これは、分散信頼と管理の両方を提供し、ビッグデータストレージ、通信、共有、計算をシームレスにセキュアにする。
実験により,提案手法はビッグデータの匿名化に役立ち,ビッグデータのストレージや計算に効率的であることが判明した。
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