論文の概要: Homomorphically Encrypted Linear Contextual Bandit
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.09927v1
- Date: Wed, 17 Mar 2021 21:49:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-19 13:57:26.910129
- Title: Homomorphically Encrypted Linear Contextual Bandit
- Title（参考訳）: 同型暗号化線形コンテキスト帯域
- Authors: Evrard Garcelon and Vianney Perchet and Matteo Pirotta
- Abstract要約: コンテキストバンディットは、連続的な意思決定問題におけるオンライン学習のためのフレームワークです。
非対称暗号に基づくプライバシー保護バンディットフレームワークを提案する。
設定の複雑さにもかかわらず、暗号化されたデータを通して学習できることが示される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.5858373448478
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Contextual bandit is a general framework for online learning in sequential
decision-making problems that has found application in a large range of
domains, including recommendation system, online advertising, clinical trials
and many more. A critical aspect of bandit methods is that they require to
observe the contexts -- i.e., individual or group-level data -- and the rewards
in order to solve the sequential problem. The large deployment in industrial
applications has increased interest in methods that preserve the privacy of the
users. In this paper, we introduce a privacy-preserving bandit framework based
on asymmetric encryption. The bandit algorithm only observes encrypted
information (contexts and rewards) and has no ability to decrypt it. Leveraging
homomorphic encryption, we show that despite the complexity of the setting, it
is possible to learn over encrypted data. We introduce an algorithm that
achieves a $\widetilde{O}(d\sqrt{T})$ regret bound in any linear contextual
bandit problem, while keeping data encrypted.
- Abstract（参考訳）: context banditは、レコメンデーションシステム、オンライン広告、臨床試験など、さまざまなドメインで応用されているシーケンシャルな意思決定問題における、オンライン学習の一般的なフレームワークである。
banditメソッドの重要な側面は、シーケンシャルな問題を解決するために、個々のデータやグループレベルのデータといったコンテキストと報酬を観察する必要があることです。
産業アプリケーションにおける大規模なデプロイメントは、ユーザのプライバシを保護する方法への関心を高めている。
本稿では,非対称暗号に基づくプライバシー保護バンディットフレームワークを提案する。
banditアルゴリズムは暗号化された情報(コンテキストと報酬)のみを観察し、それを解読する能力を持たない。
準同型暗号を活用することで,設定の複雑さにもかかわらず,暗号化データから学習することができることを示す。
我々は,データを暗号化したまま,任意の線形コンテキストの盗聴問題に対して,$\widetilde{O}(d\sqrt{T})$ regretboundを実現するアルゴリズムを導入する。
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