論文の概要: FastLloyd: Federated, Accurate, Secure, and Tunable $k$-Means Clustering with Differential Privacy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02437v1
- Date: Fri, 3 May 2024 19:04:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-07 20:00:04.535382
- Title: FastLloyd: Federated, Accurate, Secure, and Tunable $k$-Means Clustering with Differential Privacy
- Title（参考訳）: FastLloyd: 異なるプライバシを備えたフェデレーション、正確性、セキュア、Tunable $k$-Meansクラスタリング
- Authors: Abdulrahman Diaa, Thomas Humphries, Florian Kerschbaum,
- Abstract要約: 本稿では,プライバシー保護のための$k$-meansクラスタリングの問題について検討する。
セキュアな計算を使った既存のアプローチは、かなりのオーバーヘッドに悩まされ、出力のプライバシを提供しない。
計算DPモデルを用いて、4桁の高速化を実現する軽量でセキュアな集約ベースのアプローチを設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.927356987142407
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We study the problem of privacy-preserving $k$-means clustering in the horizontally federated setting. Existing federated approaches using secure computation, suffer from substantial overheads and do not offer output privacy. At the same time, differentially private (DP) $k$-means algorithms assume a trusted central curator and do not extend to federated settings. Naively combining the secure and DP solutions results in a protocol with impractical overhead. Instead, our work provides enhancements to both the DP and secure computation components, resulting in a design that is faster, more private, and more accurate than previous work. By utilizing the computational DP model, we design a lightweight, secure aggregation-based approach that achieves four orders of magnitude speed-up over state-of-the-art related work. Furthermore, we not only maintain the utility of the state-of-the-art in the central model of DP, but we improve the utility further by taking advantage of constrained clustering techniques.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,プライバシー保護のための$k$-meansクラスタリングの問題について検討する。
セキュアな計算を使った既存のフェデレートされたアプローチは、かなりのオーバーヘッドに悩まされ、出力のプライバシを提供しない。
同時に、差分秘密(DP)$k$-meansアルゴリズムは信頼できる中央キュレーターを仮定し、フェデレーションされた設定に拡張しない。
セキュアなDPソリューションとDPソリューションを組み合わせることによって,非現実的なオーバーヘッドを伴うプロトコルが実現される。
代わりに、我々の作業はDPとセキュアな計算コンポーネントの両方に拡張を提供し、その結果、以前の作業よりも速く、よりプライベートで、より正確な設計になる。
計算DPモデルを利用することで、最先端関連の作業に対して4桁の高速化を実現する軽量でセキュアな集約ベースのアプローチを設計する。
さらに,DPの中央モデルにおける最先端の実用性を維持するだけでなく,制約クラスタリング技術を活用して,実用性をさらに向上する。
関連論文リスト
- Federated PCA and Estimation for Spiked Covariance Matrices: Optimal Rates and Efficient Algorithm [19.673557166734977]
フェデレートラーニング(FL)は、プライバシとデータセキュリティの強化により、機械学習において、近年大きな注目を集めている。
本稿では,分散差分プライバシー制約下でのフェデレーションPCAとスパイク共分散行列の推定について検討する。
我々は、集中サーバの最適レートがローカルクライアントのミニマックスレートの調和平均であることから、収束のミニマックスレートを確立する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-23T21:57:50Z) - Secure Stateful Aggregation: A Practical Protocol with Applications in Differentially-Private Federated Learning [36.42916779389165]
DP-FTRLベースのアプローチは、すでに業界に広く展開されている。
セキュアなステートフルアグリゲーションを導入します。これは、アグリゲーション値のプライベートストレージを可能にする、単純なアグリゲーションのみのデータ構造です。
DP-FTRLをベースとした私的フェデレーション学習を実現するためには,セキュアなステートフルアグリゲーションが十分である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-15T07:45:18Z) - Private and Federated Stochastic Convex Optimization: Efficient Strategies for Centralized Systems [8.419845742978985]
本稿では,集中型システムにおけるフェデレートラーニング(FL)におけるプライバシ保護の課題に対処する。
我々は、同種および異種データ分布に対する最適収束率を維持しつつ、微分プライバシ(DP)を確保する手法を考案した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-17T08:19:58Z) - Correlated Privacy Mechanisms for Differentially Private Distributed Mean Estimation [8.660393575612169]
CorDP-DMEは、ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)と分散DP(SecAgg)のギャップにまたがる新しいDP-DMEである。
我々はCorDP-DMEの情報理論解析を行い、任意のプライバシパラメータの下での実用性に関する理論的保証を導出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-03T17:22:33Z) - Improved Communication-Privacy Trade-offs in $L_2$ Mean Estimation under Streaming Differential Privacy [47.997934291881414]
既存の平均推定スキームは、通常、$L_infty$幾何に最適化され、ランダムな回転や、$L$幾何に適応するカシンの表現に依存する。
本稿では,スパシフィケーションに固有のランダム性をDPに組み込んだ,スパシフィケーションガウシアン機構の新たなプライバシ会計手法を提案する。
従来の手法とは異なり、我々の会計アルゴリズムは直接$L$幾何で動作し、ガウスの機構に迅速に収束するMSEが得られる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-02T03:48:47Z) - Provable Privacy with Non-Private Pre-Processing [56.770023668379615]
非プライベートなデータ依存前処理アルゴリズムによって生じる追加のプライバシーコストを評価するための一般的なフレームワークを提案する。
当社のフレームワークは,2つの新しい技術的概念を活用することにより,全体的なプライバシー保証の上限を確立する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-19T17:54:49Z) - Theoretically Principled Federated Learning for Balancing Privacy and
Utility [61.03993520243198]
モデルパラメータを歪ませることでプライバシを保護する保護機構の一般学習フレームワークを提案する。
フェデレートされた学習における各コミュニケーションラウンドにおいて、各クライアント上の各モデルパラメータに対して、パーソナライズされたユーティリティプライバシトレードオフを実現することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-24T13:44:02Z) - Decentralized Stochastic Optimization with Inherent Privacy Protection [103.62463469366557]
分散最適化は、現代の協調機械学習、分散推定と制御、大規模センシングの基本的な構成要素である。
データが関与して以降、分散最適化アルゴリズムの実装において、プライバシ保護がますます重要になっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-08T14:38:23Z) - Differentially Private Federated Bayesian Optimization with Distributed
Exploration [48.9049546219643]
我々は、DPを反復アルゴリズムに追加するための一般的なフレームワークを通じて、ディープニューラルネットワークのトレーニングに差分プライバシ(DP)を導入する。
DP-FTS-DEは高い実用性(競争性能)と高いプライバシー保証を実現する。
また,DP-FTS-DEがプライバシとユーティリティのトレードオフを引き起こすことを示すために,実世界の実験も行っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-27T04:11:06Z) - Federated Learning with Sparsification-Amplified Privacy and Adaptive
Optimization [27.243322019117144]
フェデレートラーニング(FL)により、分散エージェントは、生データを互いに共有することなく、集中型モデルを共同で学習することができる。
スパーシフィケーションを増幅した新しいFLフレームワークを提案する。
提案手法では,ランダムなスペーシフィケーションと各エージェントの勾配摂動を統合し,プライバシー保証を増幅する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-01T20:22:57Z) - User-Level Privacy-Preserving Federated Learning: Analysis and
Performance Optimization [77.43075255745389]
フェデレートラーニング(FL)は、データを有用なモデルにトレーニングしながら、モバイル端末(MT)からプライベートデータを保存することができる。
情報理論の観点からは、MTがアップロードした共有モデルから、好奇心の強いサーバがプライベートな情報を推測することが可能である。
サーバにアップロードする前に、共有モデルに人工ノイズを加えることで、ユーザレベルの差分プライバシー(UDP)アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-29T10:13:39Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。