論文の概要: Ents: An Efficient Three-party Training Framework for Decision Trees by Communication Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07948v4
• Date: Tue, 2 Jul 2024 15:33:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 12:13:48.855284
• Title: Ents: An Efficient Three-party Training Framework for Decision Trees by Communication Optimization
• Title（参考訳）: Ents: コミュニケーション最適化による決定木のための効率的な3要素学習フレームワーク
• Authors: Guopeng Lin, Weili Han, Wenqiang Ruan, Ruisheng Zhou, Lushan Song, Bingshuai Li, Yunfeng Shao,
• Abstract要約: セキュアなマルチパーティ計算に基づく意思決定ツリーのためのマルチパーティトレーニングフレームワークにより、複数のパーティが、プライバシ保護を備えた分散プライベートデータ上で、高性能モデルをトレーニングすることができる。 決定木のための既存のマルチパーティトレーニングフレームワークは、通信オーバーヘッドが大きいため、コミュニケーションの非効率性を実証する。 本稿では,コミュニケーション最適化による意思決定木のための効率的な3要素学習フレームワークであるEntsを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.331841403808541
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-party training frameworks for decision trees based on secure multi-party computation enable multiple parties to train high-performance models on distributed private data with privacy preservation. The training process essentially involves frequent dataset splitting according to the splitting criterion (e.g. Gini impurity). However, existing multi-party training frameworks for decision trees demonstrate communication inefficiency due to the following issues: (1) They suffer from huge communication overhead in securely splitting a dataset with continuous attributes. (2) They suffer from huge communication overhead due to performing almost all the computations on a large ring to accommodate the secure computations for the splitting criterion. In this paper, we are motivated to present an efficient three-party training framework, namely Ents, for decision trees by communication optimization. For the first issue, we present a series of training protocols based on the secure radix sort protocols to efficiently and securely split a dataset with continuous attributes. For the second issue, we propose an efficient share conversion protocol to convert shares between a small ring and a large ring to reduce the communication overhead incurred by performing almost all the computations on a large ring. Experimental results from eight widely used datasets show that Ents outperforms state-of-the-art frameworks by $5.5\times \sim 9.3\times$ in communication sizes and $3.9\times \sim 5.3\times$ in communication rounds. In terms of training time, Ents yields an improvement of $3.5\times \sim 6.7\times$. To demonstrate its practicality, Ents requires less than three hours to securely train a decision tree on a widely used real-world dataset (Skin Segmentation) with more than 245,000 samples in the WAN setting.
• Abstract（参考訳）: セキュアなマルチパーティ計算に基づく意思決定ツリーのためのマルチパーティトレーニングフレームワークにより、複数のパーティが、プライバシ保護を備えた分散プライベートデータ上で、高性能モデルをトレーニングすることができる。 トレーニングプロセスは基本的に、分割基準に従って頻繁にデータセット分割を行う(e g Gini impurity)。 しかし,決定木に対する既存のマルチパーティトレーニングフレームワークは,(1)連続的な属性を持つデータセットを安全に分割する際の通信オーバーヘッドの増大に悩まされている。 2) 分割基準に対するセキュアな計算に適合するため, 大規模リング上でほぼ全ての計算を行うため, 通信オーバーヘッドの増大に悩まされる。 本稿では,コミュニケーション最適化による意思決定木のための効率的な3要素学習フレームワークであるEntsを提案する。 最初の問題として、セキュアなradixソートプロトコルに基づく一連のトレーニングプロトコルを提示し、データセットを連続的な属性で効率的に安全に分割する。 2つ目の問題として,大規模リング上でほぼ全ての計算を行うことで発生する通信オーバーヘッドを低減するために,小リングと大リング間で共有を変換する効率的な共有変換プロトコルを提案する。 8つの広く使われているデータセットによる実験結果によると、Entsは最先端のフレームワークを5.5\times \sim 9.3\times$と3.9\times \sim 5.3\times$で上回っている。 トレーニング時間の面では、Ents は $3.5\times \sim 6.7\times$ である。 その実用性を示すために、Entsは、WAN設定で245,000以上のサンプルを使用して、広く使用されている実世界のデータセット(Skin Segmentation)上で、決定ツリーをセキュアにトレーニングするのに3時間もかからない。

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