論文の概要: PREAMBLE: Private and Efficient Aggregation via Block Sparse Vectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11897v2
• Date: Fri, 11 Jul 2025 15:41:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-15 14:36:06.938728
• Title: PREAMBLE: Private and Efficient Aggregation via Block Sparse Vectors
• Title（参考訳）: PreAMBLE: ブロックスパースベクトルによるプライベートかつ効率的なアグリゲーション
• Authors: Hilal Asi, Vitaly Feldman, Hannah Keller, Guy N. Rothblum, Kunal Talwar,
• Abstract要約: プリオのような2サーバシステムにおける高次元ベクトルの安全なアグリゲーションの問題を再考する。 PreAMBLEは分散ポイント関数の拡張の上に構築されており、スパースベクトルの通信と効率的な集約を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.968231105076335
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We revisit the problem of secure aggregation of high-dimensional vectors in a two-server system such as Prio. These systems are typically used to aggregate vectors such as gradients in private federated learning, where the aggregate itself is protected via noise addition to ensure differential privacy. Existing approaches require communication scaling with the dimensionality, and thus limit the dimensionality of vectors one can efficiently process in this setup. We propose PREAMBLE: {\bf Pr}ivate {\bf E}fficient {\bf A}ggregation {\bf M}echanism via {\bf BL}ock-sparse {\bf E}uclidean Vectors. PREAMBLE builds on an extension of distributed point functions that enables communication- and computation-efficient aggregation of {\em block-sparse vectors}, which are sparse vectors where the non-zero entries occur in a small number of clusters of consecutive coordinates. We show that these block-sparse DPFs can be combined with random sampling and privacy amplification by sampling results, to allow asymptotically optimal privacy-utility trade-offs for vector aggregation, at a fraction of the communication cost. When coupled with recent advances in numerical privacy accounting, our approach incurs a negligible overhead in noise variance, compared to the Gaussian mechanism used with Prio.
• Abstract（参考訳）: プリオのような2サーバシステムにおける高次元ベクトルの安全なアグリゲーションの問題を再考する。 これらのシステムは一般に、プライベートフェデレーション学習における勾配などのベクトルを集約するために使用され、アグリゲーション自体がノイズ付加によって保護され、差分プライバシーが保証される。 既存のアプローチでは、次元による通信スケーリングが必要であり、したがってこの設定で効率的に処理できるベクトルの次元性を制限する。 プレAMBLE: {\bf Pr}ivate {\bf E}fficient {\bf A}ggregation {\bf M}echanism via {\bf BL}ock-sparse {\bf E}uclidean Vectors。 PreAMBLEは分散点関数の拡張の上に構築されており、連続する座標の少数のクラスタでゼロでないエントリが発生するスパースベクトルである {\em block-sparse vectors} の通信および計算効率の高い集約を可能にする。 これらのブロックスパースDPFはサンプリング結果によってランダムサンプリングとプライバシアンプリフィケーションと組み合わせることで,ベクトルアグリゲーションに対する漸近的に最適なプライバシユーティリティトレードオフを,通信コストのごく一部で実現可能であることを示す。 近年の数値プライバシー会計の進歩と相まって,Prioのガウス機構と比較すると,ノイズ分散のオーバーヘッドが無視できる。

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