Fugu-MT 論文翻訳(概要): Confidential Federated Computations

論文の概要: Confidential Federated Computations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10764v1
Date: Tue, 16 Apr 2024 17:47:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-17 15:45:38.702276
Title: Confidential Federated Computations
Title（参考訳）: 信用金融計算
Authors: Hubert Eichner, Daniel Ramage, Kallista Bonawitz, Dzmitry Huba, Tiziano Santoro, Brett McLarnon, Timon Van Overveldt, Nova Fallen, Peter Kairouz, Albert Cheu, Katharine Daly, Adria Gascon, Marco Gruteser, Brendan McMahan,
Abstract要約: Federated Learning and Analytics (FLA)は、デバイス上の機密データを処理するためのテクノロジプラットフォームによって広く採用されている。 FLAシステムは必ずしも差分プライバシー(DP)のような匿名化機構を必要としない本稿では,サーバサイドの計算の秘密性を確保するために,TEEとオープンソースを活用した新しいシステムアーキテクチャを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.415880530250092
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Federated Learning and Analytics (FLA) have seen widespread adoption by technology platforms for processing sensitive on-device data. However, basic FLA systems have privacy limitations: they do not necessarily require anonymization mechanisms like differential privacy (DP), and provide limited protections against a potentially malicious service provider. Adding DP to a basic FLA system currently requires either adding excessive noise to each device's updates, or assuming an honest service provider that correctly implements the mechanism and only uses the privatized outputs. Secure multiparty computation (SMPC) -based oblivious aggregations can limit the service provider's access to individual user updates and improve DP tradeoffs, but the tradeoffs are still suboptimal, and they suffer from scalability challenges and susceptibility to Sybil attacks. This paper introduces a novel system architecture that leverages trusted execution environments (TEEs) and open-sourcing to both ensure confidentiality of server-side computations and provide externally verifiable privacy properties, bolstering the robustness and trustworthiness of private federated computations.
Abstract（参考訳）: Federated Learning and Analytics (FLA)は、デバイス上の機密データを処理するためのテクノロジプラットフォームによって広く採用されている。しかし、基本的なFLAシステムには、プライバシー制限がある。それらは必ずしも差分プライバシー(DP)のような匿名化メカニズムを必要としておらず、潜在的に悪意のあるサービスプロバイダに対する限定的な保護を提供する。現在、基本的なFLAシステムにDPを追加するには、各デバイスの更新に過剰なノイズを加えるか、そのメカニズムを正しく実装し、民営化された出力のみを使用する正直なサービスプロバイダを仮定するかが必要となる。セキュアなマルチパーティ計算(SMPC)ベースの不要な集約は、サービスプロバイダの個々のユーザ更新へのアクセスを制限し、DPトレードオフを改善します。本稿では,サーバ側の計算の機密性を確保し,外部で検証可能なプライバシ特性を提供し,プライベートなフェデレーション計算の堅牢性と信頼性を高めるために,信頼性の高い実行環境(TEE)とオープンソースを活用した新しいシステムアーキテクチャを提案する。

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