論文の概要: Practical, Private Assurance of the Value of Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02563v2
• Date: Thu, 7 Dec 2023 02:50:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 21:17:00.792708
• Title: Practical, Private Assurance of the Value of Collaboration
• Title（参考訳）: 共同作業の価値の実践的・私的保証
• Authors: Hassan Jameel Asghar and Zhigang Lu and Zhongrui Zhao and Dali Kaafar
• Abstract要約: 2つのパーティーは、データセットで協力したいと思っています。 一方の当事者は、他方の当事者からのデータを取り入れることで、予測モデルの改善を約束する。 当事者は、更新されたモデルが正確性の向上を示した場合にのみ、さらなる協力を希望する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.293083690039339
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Two parties wish to collaborate on their datasets. However, before they reveal their datasets to each other, the parties want to have the guarantee that the collaboration would be fruitful. We look at this problem from the point of view of machine learning, where one party is promised an improvement on its prediction model by incorporating data from the other party. The parties would only wish to collaborate further if the updated model shows an improvement in accuracy. Before this is ascertained, the two parties would not want to disclose their models and datasets. In this work, we construct an interactive protocol for this problem based on the fully homomorphic encryption scheme over the Torus (TFHE) and label differential privacy, where the underlying machine learning model is a neural network. Label differential privacy is used to ensure that computations are not done entirely in the encrypted domain, which is a significant bottleneck for neural network training according to the current state-of-the-art FHE implementations. We prove the security of our scheme in the universal composability framework assuming honest-but-curious parties, but where one party may not have any expertise in labelling its initial dataset. Experiments show that we can obtain the output, i.e., the accuracy of the updated model, with time many orders of magnitude faster than a protocol using entirely FHE operations.
• Abstract（参考訳）: 2つのパーティーは、データセットで協力したいと思っています。 しかし、彼らがお互いにデータセットを公開する前に、当事者はコラボレーションが実りあることを保証したいと考えています。 我々は、機械学習の観点から、この問題を考察する。一方の当事者は、他方からのデータを組み込むことで、予測モデルの改善を約束する。 当事者は、更新されたモデルが精度の向上を示した場合にのみ、さらなる協力を希望する。 これを確認する前に、両者はモデルとデータセットを公開したくないだろう。 本研究では,Torus(TFHE)上の完全同型暗号方式と,基礎となる機械学習モデルがニューラルネットワークであるラベル差分プライバシーに基づいて,この問題に対する対話的プロトコルを構築する。 ラベル差分プライバシーは、計算が完全に暗号化されたドメインで行われていないことを保証するために使用される。 我々は,我々の計画の安全性を,誠実だが正確であると考える普遍的な構成可能性フレームワークで証明する。 実験により、完全にFHE演算を用いて、プロトコルよりも桁違いに高速に、出力、すなわち、更新されたモデルの精度が得られることが示された。

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