論文の概要: Improved Privacy-Preserving PCA Using Optimized Homomorphic Matrix Multiplication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17341v4
• Date: Thu, 17 Aug 2023 09:38:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-21 23:48:16.021374
• Title: Improved Privacy-Preserving PCA Using Optimized Homomorphic Matrix Multiplication
• Title（参考訳）: 最適化同型行列乗算によるプライバシー保護PCAの改善
• Authors: Xirong Ma
• Abstract要約: 主成分分析(英: principal Component Analysis、PCA)は、機械学習とデータ分析の領域で広く利用されている重要な技術である。 近年,セキュアなクラウドコンピューティングシナリオにおいて,プライバシ保護型PCAアルゴリズムの同型暗号化を活用する取り組みが進められている。 本稿では,これらの制約に対処するプライバシー保護PCAに対して,従来の手法に比べて効率,精度,拡張性に優れる新たなアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Principal Component Analysis (PCA) is a pivotal technique widely utilized in the realms of machine learning and data analysis. It aims to reduce the dimensionality of a dataset while minimizing the loss of information. In recent years, there have been endeavors to utilize homomorphic encryption in privacy-preserving PCA algorithms for the secure cloud computing scenario. These approaches commonly employ a PCA routine known as PowerMethod, which takes the covariance matrix as input and generates an approximate eigenvector corresponding to the primary component of the dataset. However, their performance is constrained by the absence of an efficient homomorphic covariance matrix computation circuit and an accurate homomorphic vector normalization strategy in the PowerMethod algorithm. In this study, we propose a novel approach to privacy-preserving PCA that addresses these limitations, resulting in superior efficiency, accuracy, and scalability compared to previous approaches
• Abstract（参考訳）: 主成分分析(principal component analysis, pca)は、機械学習とデータ分析の分野で広く利用されている重要な技術である。 情報の損失を最小限に抑えながら、データセットの次元性を低減することを目的としている。 近年,セキュアなクラウドコンピューティングシナリオにおいて,プライバシ保護型PCAアルゴリズムの同型暗号化を活用する取り組みが進められている。 これらのアプローチは一般にPowerMethodと呼ばれるPCAルーチンを使用し、共分散行列を入力として、データセットの一次成分に対応する近似固有ベクトルを生成する。 しかし、それらの性能は、効率的な同型共分散行列計算回路とPowerMethodアルゴリズムの正確な同型ベクトル正規化戦略が存在しないことで制約される。 本研究では,これらの制約に対処するプライバシ保存型pcaに対する新しいアプローチを提案する。

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