論文の概要: Privacy-Preserving Distributed Maximum Consensus Without Accuracy Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10226v1
• Date: Mon, 16 Sep 2024 12:21:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-17 14:28:31.973660
• Title: Privacy-Preserving Distributed Maximum Consensus Without Accuracy Loss
• Title（参考訳）: 精度損失のない分散最大合意のプライバシ保護
• Authors: Wenrui Yu, Richard Heusdens, Jun Pang, Qiongxiu Li,
• Abstract要約: 分散ネットワークでは、最大要素を計算することが基本的な課題である。 その重要性にもかかわらず、分散された最大コンセンサスにおけるプライバシは文学において限られた注目を集めている。 精度を犠牲にすることなくプライバシを保存する分散最適化方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.539683760001575
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In distributed networks, calculating the maximum element is a fundamental task in data analysis, known as the distributed maximum consensus problem. However, the sensitive nature of the data involved makes privacy protection essential. Despite its importance, privacy in distributed maximum consensus has received limited attention in the literature. Traditional privacy-preserving methods typically add noise to updates, degrading the accuracy of the final result. To overcome these limitations, we propose a novel distributed optimization-based approach that preserves privacy without sacrificing accuracy. Our method introduces virtual nodes to form an augmented graph and leverages a carefully designed initialization process to ensure the privacy of honest participants, even when all their neighboring nodes are dishonest. Through a comprehensive information-theoretical analysis, we derive a sufficient condition to protect private data against both passive and eavesdropping adversaries. Extensive experiments validate the effectiveness of our approach, demonstrating that it not only preserves perfect privacy but also maintains accuracy, outperforming existing noise-based methods that typically suffer from accuracy loss.
• Abstract（参考訳）: 分散ネットワークにおいて、最大要素を計算することは、分散最大コンセンサス問題として知られるデータ解析における基本的なタスクである。 しかし、関係するデータの繊細な性質は、プライバシー保護を必須にしている。 その重要性にもかかわらず、分散された最大コンセンサスにおけるプライバシは文学において限られた注目を集めている。 従来のプライバシー保護手法は更新にノイズを加え、最終的な結果の精度を低下させる。 これらの制限を克服するために、我々は、精度を犠牲にすることなくプライバシを保存する分散最適化ベースの新しいアプローチを提案する。 提案手法では,仮想ノードを拡張グラフとして導入し,事前設計した初期化プロセスを利用して,近隣ノードがすべて不適切な場合でも,誠実な参加者のプライバシを確保する。 包括的情報理論解析により、受動的・盗聴的双方の敵から個人データを保護できる十分な条件を導出する。 広範にわたる実験により,本手法の有効性が検証され,完全なプライバシを保ちつつ,精度を保ち,通常精度の低下に苦しむ既存のノイズベース手法よりも優れていることが示された。

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