차별적 프라이버시 연합 학습: 서버 신뢰성, 추정 및 통계적 추론

Temel Kavramlar

연합 학습에서 프라이버시를 유지하기 위해서는 차별적 프라이버시가 필수적이다. 이 논문은 차별적 프라이버시 하에서 고차원 추정 및 추론의 과제를 조사한다. 첫째, 신뢰할 수 없는 중앙 서버 시나리오를 연구하여 고차원 문제에서 정확한 추정의 근본적인 어려움을 보여준다. 둘째, 신뢰할 수 있는 중앙 서버 시나리오를 고려하고 선형 회귀 모델에 맞춘 새로운 연합 추정 알고리즘을 소개한다. 또한 개별 매개변수에 대한 신뢰구간 구축과 동시 추론 전략을 제안한다.

Özet

이 논문은 연합 학습 환경에서 차별적 프라이버시 하의 추정 및 추론 문제를 다룬다.
첫째, 신뢰할 수 없는 중앙 서버 시나리오를 연구한다. 이 경우 각 기기는 중앙 서버에 프라이버시가 보장된 정보만을 전송한다. 이러한 설정에서 고차원 평균 추정 문제에 대한 최적 수렴률을 제시하며, 고차원 통계에 적합하지 않음을 보인다.
둘째, 신뢰할 수 있는 중앙 서버 시나리오를 고려한다. 이 경우 각 기기는 원시 정보를 중앙 서버에 전송할 수 있다. 선형 회귀 모델에 대해 새로운 연합 추정 알고리즘을 제안하고, 개별 매개변수에 대한 신뢰구간 구축과 동시 추론 방법을 제시한다. 이를 통해 실용적인 목적에 부합하는 추정 및 추론 방법을 제공한다.

İstatistikler

각 기기에 n개의 데이터 포인트가 있으며, 총 n0 = m * n개의 데이터 포인트가 있다.
데이터 차원은 d이며, 스파스성 수준은 s이다.
프라이버시 매개변수는 ε, δ이다.

Alıntılar

"연합 학습에서 프라이버시를 유지하기 위해서는 차별적 프라이버시가 필수적이다."
"신뢰할 수 없는 중앙 서버 설정에서는 고차원 통계에 적합하지 않다."
"신뢰할 수 있는 중앙 서버 설정에서 추정 및 추론 방법을 제공한다."

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

Differentially Private Federated Learning: Servers Trustworthiness, Estimation, and Statistical Inference

by Zhe Zhang,Ry... : arxiv.org 04-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.16287.pdf

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