論文の概要: Differentially Private Vertical Federated Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01700v2
• Date: Fri, 31 Mar 2023 02:55:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-03 20:44:52.736349
• Title: Differentially Private Vertical Federated Clustering
• Title（参考訳）: 差動的にプライベートな垂直フェデレーションクラスタリング
• Authors: Zitao Li, Tianhao Wang, Ninghui Li
• Abstract要約: 多くのアプリケーションでは、複数のパーティが同じユーザのセットに関するプライベートデータを持っているが、非結合な属性のセットについてである。 データ対象者のプライバシーを保護しながらモデル学習を可能にするためには、垂直連合学習(VFL)技術が必要である。 本論文で提案するアルゴリズムは, 個人用垂直結合型K平均クラスタリングのための最初の実用的な解法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.27934054846057
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In many applications, multiple parties have private data regarding the same set of users but on disjoint sets of attributes, and a server wants to leverage the data to train a model. To enable model learning while protecting the privacy of the data subjects, we need vertical federated learning (VFL) techniques, where the data parties share only information for training the model, instead of the private data. However, it is challenging to ensure that the shared information maintains privacy while learning accurate models. To the best of our knowledge, the algorithm proposed in this paper is the first practical solution for differentially private vertical federated k-means clustering, where the server can obtain a set of global centers with a provable differential privacy guarantee. Our algorithm assumes an untrusted central server that aggregates differentially private local centers and membership encodings from local data parties. It builds a weighted grid as the synopsis of the global dataset based on the received information. Final centers are generated by running any k-means algorithm on the weighted grid. Our approach for grid weight estimation uses a novel, light-weight, and differentially private set intersection cardinality estimation algorithm based on the Flajolet-Martin sketch. To improve the estimation accuracy in the setting with more than two data parties, we further propose a refined version of the weights estimation algorithm and a parameter tuning strategy to reduce the final k-means utility to be close to that in the central private setting. We provide theoretical utility analysis and experimental evaluation results for the cluster centers computed by our algorithm and show that our approach performs better both theoretically and empirically than the two baselines based on existing techniques.
• Abstract（参考訳）: 多くのアプリケーションでは、複数のパーティが同じユーザセットに関するプライベートデータを持っているが、非結合な属性セットで、サーバはモデルをトレーニングするためにデータを活用したいと考えている。 データのプライバシを保護しながらモデル学習を可能にするためには、データパーティがプライベートデータではなく、モデルをトレーニングするための情報のみを共有する垂直フェデレーション学習(vfl)技術が必要です。 しかし、正確なモデルを学習しながら共有情報がプライバシーを維持することは困難である。 本論文で提案するアルゴリズムは,サーバが証明可能なディファレンシャルプライバシ保証を備えたグローバルセンタのセットを取得可能な,非プライベートな垂直フェデレートk-meansクラスタリングに対する,最初の実用的なソリューションである。 このアルゴリズムは,信頼できない中央サーバを想定し,ローカルなデータパーティから個別のローカルセンタとメンバシップエンコーディングを集約する。 受信した情報に基づいてグローバルデータセットのシナプスとして重み付けされたグリッドを構築する。 最終中心は、重み付きグリッド上で任意のk平均アルゴリズムを実行することで生成される。 格子重み推定の手法は,フラジョレット・マーチンスケッチに基づく,新しい,軽量で,差分的にプライベートな交叉基数推定アルゴリズムを用いる。 さらに、2つ以上のデータパーティを持つ設定における推定精度を向上させるために、重み付け推定アルゴリズムの洗練されたバージョンとパラメータチューニング戦略を提案し、中央のプライベート設定でそれに近い最終的なk-meansユーティリティを減らす。 提案手法は,提案アルゴリズムによって計算されたクラスタセンターの理論的有用性解析と実験評価を行い,既存の手法に基づく2つのベースラインよりも理論的および実験的に優れた性能を示すことを示す。

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