Fugu-MT 論文翻訳(概要): Considerations on the Theory of Training Models with Differential Privacy

論文の概要: Considerations on the Theory of Training Models with Differential Privacy

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04676v1
Date: Wed, 8 Mar 2023 15:56:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-09 13:18:34.365535
Title: Considerations on the Theory of Training Models with Differential Privacy
Title（参考訳）: 差分プライバシーを持つ訓練モデルの理論に関する考察
Authors: Marten van Dijk and Phuong Ha Nguyen
Abstract要約: 連合学習における協調学習は、各クライアントがそれぞれのローカルトレーニングデータの使用方法をコントロールしたいという一連のクライアントによって行われる。差分プライバシーは、プライバシー漏洩を制限する方法の1つである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.782477759025344
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In federated learning collaborative learning takes place by a set of clients who each want to remain in control of how their local training data is used, in particular, how can each client's local training data remain private? Differential privacy is one method to limit privacy leakage. We provide a general overview of its framework and provable properties, adopt the more recent hypothesis based definition called Gaussian DP or $f$-DP, and discuss Differentially Private Stochastic Gradient Descent (DP-SGD). We stay at a meta level and attempt intuitive explanations and insights \textit{in this book chapter}.
Abstract（参考訳）: 連携学習におけるコラボレーティブラーニングは、各クライアントがそれぞれのローカルトレーニングデータの使用方法、特に各クライアントのローカルトレーニングデータがプライベートのままであることをコントロールしたいという一連のクライアントによって行われる。差分プライバシーは、プライバシー漏洩を制限する方法のひとつだ。本稿では,そのフレームワークの概要と証明可能な特性について概説し,Gaussian DP あるいは $f$-DP と呼ばれる仮説に基づくより最近の定義を取り入れた上で,Pariially Private Stochastic Gradient Descent (DP-SGD) について議論する。私たちはメタレベルに留まり、直感的な説明と洞察を試みます。

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