Fugu-MT 論文翻訳(概要): Share Your Secrets for Privacy! Confidential Forecasting with Vertical Federated Learning

論文の概要: Share Your Secrets for Privacy! Confidential Forecasting with Vertical Federated Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20761v1
Date: Fri, 31 May 2024 12:27:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-03 14:47:24.324786
Title: Share Your Secrets for Privacy! Confidential Forecasting with Vertical Federated Learning
Title（参考訳）: プライバシのための秘密を共有する! 垂直的フェデレーション学習による秘密の予測
Authors: Aditya Shankar, Lydia Y. Chen, Jérémie Decouchant, Dimitra Gkorou, Rihan Hai,
Abstract要約: 製造業における主な課題は、データプライバシと、小さくノイズの多いデータセットへの過度な適合である。本稿では、以下の重要な特徴を示す新しいフレームワークである「VFLによる秘かに共有された時系列予測」を提案する。以上の結果から,STVの予測精度は集中型手法に匹敵することがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.584904689846748
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Vertical federated learning (VFL) is a promising area for time series forecasting in industrial applications, such as predictive maintenance and machine control. Critical challenges to address in manufacturing include data privacy and over-fitting on small and noisy datasets during both training and inference. Additionally, to increase industry adaptability, such forecasting models must scale well with the number of parties while ensuring strong convergence and low-tuning complexity. We address those challenges and propose 'Secret-shared Time Series Forecasting with VFL' (STV), a novel framework that exhibits the following key features: i) a privacy-preserving algorithm for forecasting with SARIMAX and autoregressive trees on vertically partitioned data; ii) serverless forecasting using secret sharing and multi-party computation; iii) novel N-party algorithms for matrix multiplication and inverse operations for direct parameter optimization, giving strong convergence with minimal hyperparameter tuning complexity. We conduct evaluations on six representative datasets from public and industry-specific contexts. Our results demonstrate that STV's forecasting accuracy is comparable to those of centralized approaches. They also show that our direct optimization can outperform centralized methods, which include state-of-the-art diffusion models and long-short-term memory, by 23.81% on forecasting accuracy. We also conduct a scalability analysis by examining the communication costs of direct and iterative optimization to navigate the choice between the two. Code and appendix are available: https://github.com/adis98/STV
Abstract（参考訳）: 垂直連合学習(VFL)は、予測保守や機械制御といった産業分野での時系列予測において有望な分野である。製造業における重要な課題は、トレーニングと推論の両方において、データのプライバシと、小規模でノイズの多いデータセットへの過度な適合である。さらに、業界適応性を高めるために、このような予測モデルは、強い収束と低チューニングの複雑さを確保しながら、パーティの数とうまくスケールする必要があります。これらの課題に対処し、以下の重要な特徴を示す新しいフレームワークである「VFL(Secret-Shared Time Series Forecasting with VFL)」を提案する。一縦割りデータのSARIMAX及び自己回帰木による予測のためのプライバシー保護アルゴリズム二秘密の共有及び多人数計算によるサーバーレス予測三行列乗算のための新しいN-パーティアルゴリズム及び直接パラメータ最適化のための逆演算により、極小パラメータチューニングの複雑さを伴う強い収束を与える。パブリックおよび業界固有のコンテキストから,6つの代表的なデータセットの評価を行う。以上の結果から,STVの予測精度は集中型手法に匹敵することがわかった。また、我々の直接最適化は、最先端拡散モデルや長期記憶を含む集中型手法よりも23.81%高い精度で性能を向上できることを示した。また、直接的および反復的な最適化の通信コストを調べてスケーラビリティ解析を行い、両者の選択をナビゲートする。コードと付録が利用可能である。 https://github.com/adis98/STV

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