論文の概要: FedXGBoost: Privacy-Preserving XGBoost for Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10662v2
• Date: Tue, 22 Jun 2021 14:50:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-06-23 11:17:12.895546
• 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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