SecureBoostの過剰なハイパーパラメータ最適化による制約付き多目的連合学習

SecureBoostアルゴリズムの欠点である、プライバシー漏洩と適切なハイパーパラメータ最適化の問題を解決するため、インスタンスクラスタリング攻撃(ICA)を提案し、それを防ぐ2つの防御手法を開発した。さらに、効用損失、学習コスト、プライバシー漏洩の3つの目的関数を同時に最小化する制約付き多目的SecureBoost(CMOSB)アルゴリズムを提案した。