論文の概要: FedXGBoost: Privacy-Preserving XGBoost for Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10662v1
- Date: Sun, 20 Jun 2021 09:17:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-22 15:13:19.982776
- Title: FedXGBoost: Privacy-Preserving XGBoost for Federated Learning
- Title(参考訳): FedXGBoost: フェデレートラーニングのためのプライバシ保護XGBoost
- Authors: Nhan Khanh Le and Yang Liu and Quang Minh Nguyen and Qingchen Liu and
Fangzhou Liu and Quanwei Cai and Sandra Hirche
- Abstract要約: フェデレーション学習(Federated Learning)は、データプライバシを確保しながら、複数のパーティ間で協調的なトレーニングを可能にする、分散機械学習フレームワークである。
本稿では,FedXGBoost-SMMとFedXGBoost-LDPの2種類のフェデレートXGBoostをプライバシ保証として提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.304484601250948
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated learning is the distributed machine learning framework that enables
collaborative training across multiple parties while ensuring data privacy.
Practical adaptation of XGBoost, the state-of-the-art tree boosting framework,
to federated learning remains limited due to high cost incurred by conventional
privacy-preserving methods. To address the problem, we propose two variants of
federated XGBoost with privacy guarantee: FedXGBoost-SMM and FedXGBoost-LDP.
Our first protocol FedXGBoost-SMM deploys enhanced secure matrix multiplication
method to preserve privacy with lossless accuracy and lower overhead than
encryption-based techniques. Developed independently, the second protocol
FedXGBoost-LDP is heuristically designed with noise perturbation for local
differential privacy, and empirically evaluated on real-world and synthetic
datasets.
- Abstract(参考訳): フェデレーション学習(Federated Learning)は、データプライバシを確保しながら、複数のパーティ間で協調的なトレーニングを可能にする分散機械学習フレームワークである。
従来のプライバシ保存手法がもたらす高コストのため,最先端のツリー強化フレームワークであるXGBoostのフェデレーション学習への実践的適応は依然として限られている。
本稿では,FedXGBoost-SMMとFedXGBoost-LDPの2種類のフェデレートXGBoostをプライバシ保証として提案する。
弊社の最初のプロトコルであるFedXGBoost-SMMは、セキュアな行列乗法を導入し、プライバシーを無害な精度で保存し、暗号化技術よりもオーバーヘッドを低くする。
独立に開発された第2のプロトコルfedexgboost-ldpは、局所微分プライバシーのためのノイズ摂動でヒューリスティックに設計され、実世界および合成データセットで実証的に評価される。
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