本研究は、分散学習環境におけるプライバシー保護と脱落耐性を両立する3つの新しいアプローチを提案している。
Shamir秘密分散共有を用いた集約手法(PPDL-NV)
LWEに基づくマスキング手法(PPDL-LWE)
ペアワイズマスキングとDiffie-Hellmanキー交換を組み合わせた手法(PPDL-PW)
これらの手法は、プライバシーを保護しつつ、クライアントの脱落にも耐性のある分散学習を実現する。実験結果から、提案手法は従来手法に比べて高い効率性と精度を示すことが分かった。
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by Ali Reza Gha... ที่ arxiv.org 04-30-2024
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