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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20761v2
• Date: Wed, 11 Jun 2025 13:08:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 06:35:01.390317
• Title: Share Secrets for Privacy: Confidential Forecasting with Vertical Federated Learning
• Title（参考訳）: プライバシのための共有シークレット - 垂直的フェデレーション学習による機密予測
• Authors: Aditya Shankar, Jérémie Decouchant, Dimitra Gkorou, Rihan Hai, Lydia Y. Chen,
• Abstract要約: 主な課題は、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、小さくノイズの多いデータセットへの過度な適合である。 VFL' (STV) を用いたシークレット共有時系列予測を提案する。 その結果,STVの予測精度は集中型アプローチ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 many applications, such as healthcare and manufacturing. Critical challenges to address include data privacy and over-fitting on small and noisy datasets during both training and inference. Additionally, such forecasting models must scale well with the number of parties while ensuring strong convergence and low-tuning complexity. We address these challenges and propose ``Secret-shared Time Series Forecasting with VFL'' (STV), a novel framework with the following key features: i) a privacy-preserving algorithm for forecasting with SARIMAX and autoregressive trees on vertically-partitioned data; ii) decentralised forecasting using secret sharing and multi-party computation; and iii) novel N-party algorithms for matrix multiplication and inverse operations for exact parameter optimization, giving strong convergence with minimal tuning complexity. We evaluate on six representative datasets from public and industry-specific contexts. Results demonstrate that STV's forecasting accuracy is comparable to those of centralized approaches. Our exact optimization outperforms centralized methods, including state-of-the-art diffusion models and long-short-term memory, by 23.81% on forecasting accuracy. We also evaluate scalability by examining the communication costs of exact and iterative optimization to navigate the choice between the two. STV's code and supplementary material is available online: https://github.com/adis98/STV.
• Abstract（参考訳）: 垂直連合学習(VFL)は、医療や製造業など多くの分野において、時系列予測において有望な分野である。 対処すべき重要な課題は、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だ。 さらに、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持つ新しいフレームワークである `Secret-shared Time Series Forecasting with VFL' (STV) 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分散予測 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正確なパラメータ最適化のための逆演算により、チューニングの複雑さを最小限に抑えることができる。 公共および産業特有の文脈から6つの代表的データセットを評価する。 その結果,STVの予測精度は集中型アプローチに匹敵することがわかった。 我々の正確な最適化は、最先端拡散モデルや長期記憶を含む集中的な手法よりも23.81%優れています。 また,両者の選択をナビゲートするために,正確かつ反復的な最適化の通信コストを調べることで,スケーラビリティを評価する。 STVのコードと追加資料は、https://github.com/adis98/STV.comで公開されている。

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