論文の概要: Privacy-Preserving Logistic Regression Training with A Faster Gradient Variant

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10838v3
• Date: Wed, 29 Mar 2023 12:26:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-30 19:20:35.765595
• Title: Privacy-Preserving Logistic Regression Training with A Faster Gradient Variant
• Title（参考訳）: プライバシ保存型ロジスティック回帰トレーニングの高速化
• Authors: John Chiang
• Abstract要約: 暗号化されたデータに対するロジスティック回帰トレーニングは、セキュリティ上の懸念に対して何年も前から魅力的なアイデアでした。 我々は、同型暗号化ドメインでロジスティック回帰トレーニングを実装するために、$textttquadratic gradient$と呼ばれるより高速な勾配変種を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Logistic regression training over encrypted data has been an attractive idea to security concerns for years. In this paper, we propose a faster gradient variant called $\texttt{quadratic gradient}$ to implement logistic regression training in a homomorphic encryption domain, the core of which can be seen as an extension of the simplified fixed Hessian. We enhance Nesterov's accelerated gradient (NAG) and Adaptive Gradient Algorithm (Adagrad) respectively with this gradient variant and evaluate the enhanced algorithms on several datasets. Experimental results show that the enhanced methods have a state-of-the-art performance in convergence speed compared to the naive first-order gradient methods. We then adopt the enhanced NAG method to implement homomorphic logistic regression training and obtain a comparable result by only $3$ iterations.
• Abstract（参考訳）: 暗号化データによるロジスティック回帰トレーニングは,セキュリティ上の懸念に対して,長年にわたって魅力的なアイデアだった。 本稿では,準同型暗号領域におけるロジスティック回帰トレーニングを実現するために,$\texttt{quadratic gradient}$と呼ばれるより高速な勾配変種を提案する。 我々は,Nesterovの加速勾配(NAG)と適応勾配アルゴリズム(Adagrad)を,この勾配変動でそれぞれ拡張し,複数のデータセット上で拡張アルゴリズムを評価する。 実験の結果, 拡張手法は一階勾配法に比べ, 収束速度において最先端の性能を示すことがわかった。 次に,準同型ロジスティック回帰トレーニングを実装するために拡張nag法を適用し,わずか3ドルの反復で同等の結果を得る。

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