論文の概要: Federated Analytics: A survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01326v1
- Date: Thu, 2 Feb 2023 18:56:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-03 12:39:35.854339
- Title: Federated Analytics: A survey
- Title(参考訳): Federated Analytics: 調査
- Authors: Ahmed Roushdy Elkordy, Yahya H. Ezzeldin, Shanshan Han, Shantanu
Sharma, Chaoyang He, Sharad Mehrotra and Salman Avestimehr
- Abstract要約: Federated Analytics(FA)は、複数のリモートパーティでデータ分析を計算するための、プライバシ保護フレームワークである。
本稿では,フェデレーション分析の特徴と,フェデレーション学習との違いについて論じる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 21.804612006699895
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Federated analytics (FA) is a privacy-preserving framework for computing data
analytics over multiple remote parties (e.g., mobile devices) or silo-ed
institutional entities (e.g., hospitals, banks) without sharing the data among
parties. Motivated by the practical use cases of federated analytics, we follow
a systematic discussion on federated analytics in this article. In particular,
we discuss the unique characteristics of federated analytics and how it differs
from federated learning. We also explore a wide range of FA queries and discuss
various existing solutions and potential use case applications for different FA
queries.
- Abstract(参考訳): フェデレーション分析(Federated Analytics, FA)は、複数のリモートパーティ(モバイルデバイスなど)やサイロ化された機関(病院、銀行など)にデータを共有せずにデータ分析を行うためのプライバシー保護フレームワークである。
本稿では,フェデレーション分析の実践事例に触発されて,フェデレーション分析に関する体系的な議論を続行する。
特に,フェデレーション分析の特徴と,フェデレーション学習との違いについて考察する。
また、さまざまなFAクエリを調査し、さまざまな既存のソリューションとさまざまなFAクエリの潜在的なユースケースアプリケーションについて議論する。
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