論文の概要: Reflex: Speeding Up SMPC Query Execution through Efficient and Flexible Intermediate Result Size Trimming
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20932v1
- Date: Wed, 26 Mar 2025 19:04:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-28 18:49:11.28604
- Title: Reflex: Speeding Up SMPC Query Execution through Efficient and Flexible Intermediate Result Size Trimming
- Title(参考訳): Reflex: 効率的でフレキシブルな中間サイズトリミングによるSMPCクエリ実行の高速化
- Authors: Long Gu, Shaza Zeitouni, Carsten Binnig, Zsolt István,
- Abstract要約: MPC演算子に簡単に付加できる演算子出力の柔軟かつ効率的なトリミングを提案する。
私たちは、最先端のトリミングアプローチを移植することで、より高速なランタイムとセキュリティを向上することで、私たちの作業が現実的であることを実証しています。
私たちの研究は、物理的なクエリプランを構成する際に、異なるパフォーマンスとセキュリティターゲットを選択することのできる、将来のMPCクエリプランナの基礎を定めています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.739220189290936
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: There is growing interest in Secure Analytics, but fully oblivious query execution in Secure Multi-Party Computation (MPC) settings is often prohibitively expensive. Recent related works propose different approaches to trimming the size of intermediate results between query operators, resulting in significant speedups at the cost of some information leakage. In this work, we generalize these ideas into a method of flexible and efficient trimming of operator outputs that can be added to MPC operators easily. This allows for precisely controlling the security/performance trade-off on a per-operator and per-query basis. We demonstrate that our work is practical by porting a state-of-the-art trimming approach to it, resulting in a faster runtime and increased security. Our work lays down the foundation for a future MPC query planner that can pick different performance and security targets when composing physical query plans.
- Abstract(参考訳): Secure Analyticsへの関心はますます高まっているが、Secure Multi-Party Computation (MPC)設定における完全に控えめなクエリ実行は、しばしば違法に高価である。
近年の研究では、クエリ演算子間の中間結果のサイズをトリミングする方法が提案されている。
本研究では,これらのアイデアを,MPC演算子に簡単に付加可能な,柔軟かつ効率的な演算子出力のトリミング法に一般化する。
これにより、オペレータごとに、クエリ毎に、セキュリティ/パフォーマンスのトレードオフを正確に制御できる。
私たちは、最先端のトリミングアプローチを移植することで、より高速なランタイムとセキュリティを向上することで、私たちの作業が現実的であることを実証しています。
私たちの研究は、物理的なクエリプランを構成する際に、異なるパフォーマンスとセキュリティターゲットを選択することのできる、将来のMPCクエリプランナの基礎を定めています。
関連論文リスト
- NeuroFilter: Privacy Guardrails for Conversational LLM Agents [50.75206727081996]
本研究は,エージェント型大規模言語モデル(LLM)のプライバシを強制する際の計算上の課題に対処する。
NeuroFilterは、標準違反をモデルのアクティベーション空間における単純な方向にマッピングすることで、コンテキスト整合性を運用するガードレールフレームワークである。
7Bから70Bパラメータのモデルをカバーする15万以上のインタラクションに対する包括的な評価は、NeuroFilterの強力なパフォーマンスを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-21T05:16:50Z) - MemSearcher: Training LLMs to Reason, Search and Manage Memory via End-to-End Reinforcement Learning [73.27233666920618]
本稿では,メモリを反復的に保持し,現在のターンと組み合わせたエージェントワークフローであるMemSearcherを提案する。
それぞれのターンで、MemSearcherはユーザーの質問をメモリに融合させ、推論トレースを生成し、検索アクションを実行し、メモリを更新してタスクの解決に必要な情報のみを保持する。
我々は,MemSearcher Agents の推論,検索戦略,メモリ管理を協調的に最適化する,エンドツーエンドの RL フレームワークである Multi-context GRPO を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-04T18:27:39Z) - One-Prompt Strikes Back: Sparse Mixture of Experts for Prompt-based Continual Learning [52.966712416640085]
本稿では,タスク固有戦略と共有プロンプト戦略の両方の利点を統合する新しいフレームワークであるSMoPEを提案する。
SMoPEはタスク固有のプロンプトメソッドを一貫して上回り、最先端のアプローチと競合する性能を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-29T08:54:58Z) - ORQ: Complex Analytics on Private Data with Strong Security Guarantees [6.911971205862421]
暗号的にセキュアなマルチパーティ計算(MPC)を用いた大規模プライベートデータセットの協調分析を可能にするシステムORQを提案する。
ORQは、データを半正直または悪意のある当事者から保護し、マルチウェイ結合とアグリゲーションによるリレーショナルクエリを効率的に評価する。
LANおよびWANデプロイメントにおけるORQを、複数のジョインとカスタムアグリゲーションを備えた複雑なクエリを含む、さまざまなワークロードセットで評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-13T03:19:01Z) - Visual Document Understanding and Question Answering: A Multi-Agent Collaboration Framework with Test-Time Scaling [83.78874399606379]
テスト時間スケーリングを備えたマルチエージェント協調フレームワークであるMACTを提案する。
4つの異なる小規模エージェントから構成され、明確に定義された役割と効果的なコラボレーションがある。
一般および数学的タスクの能力を犠牲にすることなく、より小さなパラメータスケールで優れた性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-05T12:52:09Z) - ReflecSched: Solving Dynamic Flexible Job-Shop Scheduling via LLM-Powered Hierarchical Reflection [4.101501114944147]
ReflecSchedは、直接スケジューラ以上の LLM を強化するフレームワークである。
複数の計画地平線にまたがるシミュレーションを、簡潔で自然言語の要約に蒸留する。
この要約は、最終的な意思決定モジュールのプロンプトに統合され、非ミオピックアクションを生成するためのガイドとなる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-03T11:26:35Z) - Conformal Information Pursuit for Interactively Guiding Large Language Models [68.16703423481935]
本稿では,クエリ数の最小化を目的としたシーケンシャルクエリ戦略について検討する。
そのような戦略の1つは情報探索(IP)であり、各反復で情報ゲインを最大化または同等に不確実性を最小化するクエリを選択する。
本稿では,コンフォーマル情報探索法(C-IP)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-04T03:55:39Z) - Evaluating the Efficacy of LLM-Based Reasoning for Multiobjective HPC Job Scheduling [6.623504719591386]
大規模言語モデル(LLM)ベースのスケジューラはReActスタイルのフレームワークを使用する(Reason + Act)
Systemはスクラッチパッドメモリを内蔵し、スケジューリング履歴を追跡し、自然言語のフィードバックを通じて決定を洗練する。
我々は,OpenAI の O4-Mini と Anthropic の Claude 3.7 を用いて,実世界の7つの HPC ワークロードシナリオに対してアプローチを評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-29T14:25:29Z) - From Randomized Response to Randomized Index: Answering Subset Counting Queries with Local Differential Privacy [27.59934932590226]
ローカル微分プライバシ(LDP)は、個々のデータプライバシを保護するための主要なプライバシモデルである。
我々は、値の摂動ではなく、値のインデックスにランダム化を適用する別のアプローチを提案する。
乱数化インデックスのデニビリティに着想を得て,集合値データに対するサブセットカウントクエリに応答するCRIADを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-24T13:08:11Z) - Collab: Controlled Decoding using Mixture of Agents for LLM Alignment [90.6117569025754]
人間のフィードバックからの強化学習は、大規模言語モデルを整合させる効果的な手法として現れてきた。
制御された復号化は、再訓練せずに推論時にモデルを整列するメカニズムを提供する。
本稿では,既存の既成のLCMポリシを活用するエージェントベースのデコーディング戦略の混合を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-27T17:34:25Z) - How Robust Are Router-LLMs? Analysis of the Fragility of LLM Routing Capabilities [62.474732677086855]
大規模言語モデル(LLM)ルーティングは,計算コストと性能のバランスをとる上で重要な戦略である。
DSCベンチマークを提案する: Diverse, Simple, and Categorizedは、幅広いクエリタイプでルータのパフォーマンスを分類する評価フレームワークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-20T19:52:30Z) - Leveraging Approximate Caching for Faster Retrieval-Augmented Generation [1.3450852784287828]
Retrieval-augmented Generation (RAG)は、外部知識を統合することにより、大規模言語モデル(LLM)回答の信頼性を高める。
RAGは、大規模なベクトルデータベースから関連ドキュメントを探すのに計算コストがかかるため、エンドツーエンドの推論時間を増加させる。
本稿では,ユーザクエリの類似性を活用してRAGワークフローを最適化する,近似キー値キャッシュであるProximityを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-07T15:54:04Z) - Communication-Efficient and Privacy-Adaptable Mechanism for Federated Learning [54.20871516148981]
通信効率・プライバシー適応メカニズム(CEPAM)について紹介する。
CEPAMは通信効率とプライバシー保護を同時に達成する。
我々は、CEPAMのプライバシー保証を理論的に分析し、CEPAMのユーザプライバシと正確性の間のトレードオフを調査する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-21T11:16:05Z) - FactorLLM: Factorizing Knowledge via Mixture of Experts for Large Language Models [50.331708897857574]
本稿では,高度に訓練された高密度FFNを余分なサブネットワークに分解する新しいアプローチであるFacterLLMを紹介する。
FactorLLMは、最大85%のモデル性能を確保しながら、推論速度を30%以上増加させながら、ソースモデルに匹敵するパフォーマンスを達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-15T16:45:16Z) - Sparser is Faster and Less is More: Efficient Sparse Attention for Long-Range Transformers [58.5711048151424]
SPARSEK Attention(SPARSEK Attention)は、計算およびメモリ障害を克服するために設計された、新しいスパースアテンション機構である。
提案手法では,各クエリに対して一定数のKVペアを選択するために,スコアリングネットワークと差別化可能なトップkマスク演算子であるSPARSEKを統合する。
実験結果から,SPARSEK注意は従来のスパースアテンション法よりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-24T15:55:59Z) - Mitigating LLM Hallucinations via Conformal Abstention [70.83870602967625]
我々は,大言語モデルが一般ドメインでの応答をいつ無視すべきかを決定するための,原則化された手順を開発する。
我々は、幻覚率(エラー率)の厳密な理論的保証の恩恵を受けるため、共形予測手法を活用して、禁忌手順を開発する。
実験によって得られた共形禁忌法は, 種々の閉書, オープンドメイン生成質問応答データセットに, 幻覚率を確実に拘束する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-04T11:32:03Z) - Flexible Job Shop Scheduling via Dual Attention Network Based
Reinforcement Learning [73.19312285906891]
フレキシブルなジョブショップスケジューリング問題(FJSP)では、複数のマシンで操作を処理でき、操作とマシンの間の複雑な関係が生じる。
近年, 深層強化学習(DRL)を用いて, FJSP解決のための優先派遣規則(PDR)を学習している。
本稿では,Deep機能抽出のための自己注意モデルと,スケーラブルな意思決定のためのDRLの利点を生かした,エンドツーエンド学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-09T01:35:48Z) - ScionFL: Efficient and Robust Secure Quantized Aggregation [36.668162197302365]
我々は,フェデレートラーニングのための最初のセキュアアグリゲーションフレームワークであるScionFLを紹介する。
量子化された入力で効率的に動作し、同時に悪意のあるクライアントに対して堅牢性を提供する。
クライアントのオーバーヘッドがなく、サーバのオーバーヘッドも緩やかなため、標準的なFLベンチマークに匹敵する精度が得られます。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-13T21:46:55Z) - No DBA? No regret! Multi-armed bandits for index tuning of analytical
and HTAP workloads with provable guarantees [9.965853054511163]
本稿では,DBAとクエリオプティマイザを併用したオンラインインデックス選択に対する自律的アプローチを提案する。
我々はその問題を不確実性の下でのシーケンシャルな意思決定の1つと見なしている。
当社のソリューションでは、シフトのスピードアップを最大59%、静的ワークロードのスピードアップを最大51%提供しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-23T12:54:48Z) - PRICURE: Privacy-Preserving Collaborative Inference in a Multi-Party
Setting [3.822543555265593]
本稿では,セキュアなマルチパーティ計算とディファレンシャルプライバシの補完的強みを組み合わせたシステムpricureを提案する。
PRICUREは、複数のモデルオーナー間のプライバシー保護共同予測を可能にします。
ベンチマーク医療画像分類データセットを含む4つのデータセットのニューラルネットワーク上でPRICUREを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-19T05:55:53Z) - DBA bandits: Self-driving index tuning under ad-hoc, analytical
workloads with safety guarantees [14.913550078203448]
物理データベースの設計は、データベース研究に長く関心を寄せてきた。
クエリストアのような最近の進歩は、動的環境に対する限られたサポートしか提供しない。
本稿では,DBAとクエリオプティマイザを併用したオンラインインデックス選択に対する自律的アプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-19T04:24:10Z) - Dynamic Multi-Robot Task Allocation under Uncertainty and Temporal
Constraints [52.58352707495122]
本稿では,不確実性およびマルチエージェント協調の下での逐次意思決定における重要な計算課題を分離するマルチロボット割当アルゴリズムを提案する。
都市におけるマルチアームコンベヤベルトピック・アンド・プレイスとマルチドローン配送ディスパッチの2つの異なる領域における広範囲なシミュレーション結果について検証を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-27T01:10:41Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。