Fugu-MT 論文翻訳(概要): PRICURE: Privacy-Preserving Collaborative Inference in a Multi-Party Setting

論文の概要: PRICURE: Privacy-Preserving Collaborative Inference in a Multi-Party Setting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.09751v1
Date: Fri, 19 Feb 2021 05:55:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-22 13:20:13.024553
Title: PRICURE: Privacy-Preserving Collaborative Inference in a Multi-Party Setting
Title（参考訳）: PRICURE: マルチパーティ設定におけるプライバシー保護型協調推論
Authors: Ismat Jarin, Birhanu Eshete
Abstract要約: 本稿では,セキュアなマルチパーティ計算とディファレンシャルプライバシの補完的強みを組み合わせたシステムpricureを提案する。 PRICUREは、複数のモデルオーナー間のプライバシー保護共同予測を可能にします。ベンチマーク医療画像分類データセットを含む4つのデータセットのニューラルネットワーク上でPRICUREを評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.822543555265593
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: When multiple parties that deal with private data aim for a collaborative prediction task such as medical image classification, they are often constrained by data protection regulations and lack of trust among collaborating parties. If done in a privacy-preserving manner, predictive analytics can benefit from the collective prediction capability of multiple parties holding complementary datasets on the same machine learning task. This paper presents PRICURE, a system that combines complementary strengths of secure multi-party computation (SMPC) and differential privacy (DP) to enable privacy-preserving collaborative prediction among multiple model owners. SMPC enables secret-sharing of private models and client inputs with non-colluding secure servers to compute predictions without leaking model parameters and inputs. DP masks true prediction results via noisy aggregation so as to deter a semi-honest client who may mount membership inference attacks. We evaluate PRICURE on neural networks across four datasets including benchmark medical image classification datasets. Our results suggest PRICURE guarantees privacy for tens of model owners and clients with acceptable accuracy loss. We also show that DP reduces membership inference attack exposure without hurting accuracy.
Abstract（参考訳）: プライベートデータを扱う複数の当事者が医用画像分類のような協調的予測タスクを目標とする場合、それらはしばしばデータ保護規則や協力者間の信頼の欠如によって制約される。プライバシー保護の方法で行われる場合、予測分析は、同じ機械学習タスクで補完的なデータセットを保持する複数の当事者の集団予測機能から恩恵を受けることができます。本稿では,セキュアなマルチパーティ計算(smpc)とディファレンシャルプライバシ(dp)の強みを相補的に組み合わせ,複数のモデル所有者間のプライバシ保全協調予測を可能にするシステムpricureを提案する。 SMPCは、プライベートモデルとクライアント入力を非クローズドセキュアサーバと秘密共有することで、モデルパラメータや入力をリークすることなく予測を計算できます。 DPマスクはノイズアグリゲーションを介して真の予測結果をマスクし、メンバーシップ推論攻撃をマウントする半正直なクライアントを阻止する。ベンチマーク医療画像分類データセットを含む4つのデータセットのニューラルネットワーク上でPRICUREを評価する。私たちの結果は、PRICUREが許容される精度の損失を持つ数十のモデル所有者とクライアントのプライバシーを保証します。また,DPは精度を損なうことなく,メンバーシップ推論攻撃の被曝を減少させることを示した。

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