Fugu-MT 論文翻訳(概要): DMM: Distributed Matrix Mechanism for Differentially-Private Federated Learning Based on Constant-Overhead Linear Secret Resharing

論文の概要: DMM: Distributed Matrix Mechanism for Differentially-Private Federated Learning Based on Constant-Overhead Linear Secret Resharing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16161v2
Date: Tue, 17 Jun 2025 01:08:51 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-18 15:22:19.326459
Title: DMM: Distributed Matrix Mechanism for Differentially-Private Federated Learning Based on Constant-Overhead Linear Secret Resharing
Title（参考訳）: DMM: 定位置線形秘密共有に基づく差分学習のための分散行列機構
Authors: Alexander Bienstock, Ujjwal Kumar, Antigoni Polychroniadou,
Abstract要約: 本稿では,ベスト・オブ・ボス・ワールドを実現するための分散行列機構,分散DPのプライバシ向上,行列機構の実用性向上について紹介する。我々は、異なるトレーニングイテレーションのクライアント委員会間で、一定の通信オーバーヘッドで機密値をセキュアに転送する、新しい暗号プロトコルを用いてこれを実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 51.336015600778396
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Federated Learning (FL) solutions with central Differential Privacy (DP) have seen large improvements in their utility in recent years arising from the matrix mechanism, while FL solutions with distributed (more private) DP have lagged behind. In this work, we introduce the distributed matrix mechanism to achieve the best-of-both-worlds; better privacy of distributed DP and better utility from the matrix mechanism. We accomplish this using a novel cryptographic protocol that securely transfers sensitive values across client committees of different training iterations with constant communication overhead. This protocol accommodates the dynamic participation of users required by FL, including those that may drop out from the computation. We provide experiments which show that our mechanism indeed significantly improves the utility of FL models compared to previous distributed DP mechanisms, with little added overhead.
Abstract（参考訳）: 中央微分プライバシ(DP)を備えたFL(Federated Learning)ソリューションは近年,行列機構から生じるユーティリティが大きく改善されている一方で,分散(よりプライベートな)DPによるFLソリューションは遅れを取っている。本研究では,分散DPのプライバシ向上と,行列機構の実用性向上を両立させるために,分散行列機構を導入する。我々は、異なるトレーニングイテレーションのクライアント委員会間で、一定の通信オーバーヘッドで機密値をセキュアに転送する、新しい暗号プロトコルを用いてこれを実現する。このプロトコルは、FLが必要とするユーザの動的参加を許容する。本研究では,従来の分散DP機構と比較してFLモデルの有用性が著しく向上することを示す実験を行った。

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