論文の概要: Secure Embedding Aggregation for Federated Representation Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09097v2
- Date: Thu, 4 May 2023 05:45:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-05 19:48:18.251973
- Title: Secure Embedding Aggregation for Federated Representation Learning
- Title(参考訳): フェデレーション表現学習のためのセキュアな埋め込みアグリゲーション
- Authors: Jiaxiang Tang, Jinbao Zhu, Songze Li, Lichao Sun
- Abstract要約: 分散クライアントのグループは、一連のエンティティ(例えばソーシャルネットワークのユーザ)の表現のために、プライベートデータを共同でトレーニングします。
このフレームワークでは、クライアントでプライベートに訓練されたローカル埋め込みを集約するための重要なステップとして、セキュアな埋め込み集約プロトコルであるスキームを開発する。
ローカルエンティティのセットとそれに対応する埋め込みを各クライアントに同時に、好奇心の強いサーバに対して、最大$T N/2$の照合クライアントに対して、プライバシ保証を提供します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 21.601284171303213
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We consider a federated representation learning framework, where with the
assistance of a central server, a group of $N$ distributed clients train
collaboratively over their private data, for the representations (or
embeddings) of a set of entities (e.g., users in a social network). Under this
framework, for the key step of aggregating local embeddings trained privately
at the clients, we develop a secure embedding aggregation protocol named
\scheme, which leverages all potential aggregation opportunities among all the
clients, while providing privacy guarantees for the set of local entities and
corresponding embeddings \emph{simultaneously} at each client, against a
curious server and up to $T < N/2$ colluding clients.
- Abstract(参考訳): 我々は、中央サーバの助けを借りて、分散クライアントのグループは、一連のエンティティ(例えば、ソーシャルネットワークのユーザ)の表現(または埋め込み)に対して、プライベートデータを協調的にトレーニングする、連合表現学習フレームワークを検討する。
このフレームワークでは、クライアントでプライベートにトレーニングされたローカル埋め込みを集約する重要なステップとして、すべてのクライアントの潜在的な集約機会をすべて活用し、各クライアントにおけるローカルエンティティのセットと対応する埋め込みのプライバシー保証を、好奇心のあるサーバと最大$T < N/2$の照合クライアントに対して提供します。
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