論文の概要: Iterative Sketching for Secure Coded Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04185v1
• Date: Tue, 8 Aug 2023 11:10:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-09 13:05:01.334808
• Title: Iterative Sketching for Secure Coded Regression
• Title（参考訳）: セキュアコード回帰のための反復スケッチ
• Authors: Neophytos Charalambides, Hessam Mahdavifar, Mert Pilanci, Alfred O. Hero III
• Abstract要約: ランダムなスケッチ技術を活用し、非同期システムにおけるストラグラーレジリエンスを改善する。 ランダムな正則行列とサブサンプルのテキストブロックを適用し、情報を同時に確保し、回帰問題の次元を小さくする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.88044637225738
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we propose methods for speeding up linear regression distributively, while ensuring security. We leverage randomized sketching techniques, and improve straggler resilience in asynchronous systems. Specifically, we apply a random orthonormal matrix and then subsample \textit{blocks}, to simultaneously secure the information and reduce the dimension of the regression problem. In our setup, the transformation corresponds to an encoded encryption in an \textit{approximate gradient coding scheme}, and the subsampling corresponds to the responses of the non-straggling workers; in a centralized coded computing network. This results in a distributive \textit{iterative sketching} approach for an $\ell_2$-subspace embedding, \textit{i.e.} a new sketch is considered at each iteration. We also focus on the special case of the \textit{Subsampled Randomized Hadamard Transform}, which we generalize to block sampling; and discuss how it can be modified in order to secure the data.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,安全性を確保しつつ,線形回帰分布を高速化する手法を提案する。 ランダムなスケッチ技術を活用し、非同期システムにおけるストラグラーレジリエンスを改善する。 具体的には、ランダム正規直交行列を適用し、その後、情報を確保し、回帰問題の次元を減らすために \textit{blocks} をサブサンプルする。 我々の設定では、変換は \textit{approximate gradient coding scheme} で符号化された暗号化に対応し、サブサンプリングは非ストラップ作業者の応答に対応する。 これにより、$\ell_2$-subspace Embedding, \textit{i.e.} に対する分配的な \textit{iterative sketching} アプローチが各イテレーションで検討される。 我々はまた、サンプリングをブロックするために一般化された \textit{Subsampled Randomized Hadamard Transform} の特別なケースに焦点を当て、データをセキュアにするためにどのように修正できるかについて議論する。

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