論文の概要: Quadratic Functional Encryption for Secure Training in Vertical Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08358v2
• Date: Mon, 19 Jun 2023 10:01:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 02:09:42.741704
• Title: Quadratic Functional Encryption for Secure Training in Vertical Federated Learning
• Title（参考訳）: 垂直フェデレート学習におけるセキュアトレーニングのための二次関数暗号
• Authors: Shuangyi Chen, Anuja Modi, Shweta Agrawal, Ashish Khisti
• Abstract要約: Vertical Federated Learning(VFL)は、複数のパーティに分散した設定において、機械学習(ML)モデルの協調トレーニングを可能にする。 VFLでは、ラベルは単一のパーティで利用可能であり、すべてのパーティのデータが結合された場合にのみ、完全なフィーチャーセットが形成される。 近年、Xuらはマルチインプット関数暗号を用いたVFLのためのセキュア勾配計算のためのFedVと呼ばれる新しいフレームワークを提案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.188083606166806
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Vertical federated learning (VFL) enables the collaborative training of machine learning (ML) models in settings where the data is distributed amongst multiple parties who wish to protect the privacy of their individual data. Notably, in VFL, the labels are available to a single party and the complete feature set is formed only when data from all parties is combined. Recently, Xu et al. proposed a new framework called FedV for secure gradient computation for VFL using multi-input functional encryption. In this work, we explain how some of the information leakage in Xu et al. can be avoided by using Quadratic functional encryption when training generalized linear models for vertical federated learning.
• Abstract（参考訳）: 垂直連合学習(VFL)は、個々のデータのプライバシ保護を希望する複数のパーティ間でデータが分散されるような環境で、機械学習(ML)モデルの協調トレーニングを可能にする。 特にvflでは、ラベルは単一のパーティで利用可能であり、すべてのパーティのデータが結合された場合にのみ、完全な機能セットが形成される。 近年、Xuらはマルチインプット関数暗号を用いたVFLのためのセキュア勾配計算のためのFedVと呼ばれる新しいフレームワークを提案した。 本稿では,縦型フェデレート学習のための一般化線形モデルを訓練する際に,擬似関数暗号を用いることで,Xuなどの情報漏洩を回避できる方法を説明する。

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