このコンテンツは、信頼性のあるフェデレーテッドラーニングにおけるプロテクションメカニズムとそのパラメータ調整に焦点を当てています。プロテクションメカニズム(ランダマイゼーション、ホモモルフィック暗号化、シークレット共有、圧縮)について詳細な分析が行われ、それぞれの最適なパラメータが提案されています。また、プライバシー漏洩、効用損失、効率低下という3つの要素に焦点を当てながら、最適なトレードオフを実現するための手法やアルゴリズムが提案されています。
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