Auditable Homomorphic-based Decentralized Collaborative AI with Attribute-based Differential Privacy

Основні поняття

Proposing AerisAI for secure decentralized AI collaboration with differential privacy and homomorphic encryption.

Анотація

• Introduction to federated learning and privacy concerns.
• Weaknesses in current FL systems: centralized server, lack of auditability, privacy issues.
• Proposal of AerisAI: decentralized framework with homomorphic encryption and fine-grained differential privacy.
• Features of AerisAI: blockchain-based, auditability, privacy preservation, group key management.
• Theoretical analysis and comparison with baselines.
• Experimental results showing AerisAI outperforms other baselines significantly.

Статистика

"Our proposed AerisAI significantly outperforms the other state-of-the-art baselines."
"The experimental results indicate that the performance of the global model is not degraded by our proposed techniques."

Цитати

"Our proposed AerisAI significantly outperforms the other state-of-the-art baselines."
"The experimental results indicate that the performance of the global model is not degraded by our proposed techniques."

Ключові висновки, отримані з

Auditable Homomorphic-based Decentralized Collaborative AI with Attribute-based Differential Privacy

by Lo-Yao Yeh,S... о arxiv.org 03-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00023.pdf

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미래의 분산형 AI 협업에서 민감한 개인 정보 보호 개념을 더 향상시키기 위해 다음과 같은 방법을 고려할 수 있습니다.

더 세밀한 민감도 조절: 민감한 데이터를 더욱 효과적으로 보호하기 위해 민감도 조절을 더욱 세밀하게 할 수 있습니다. 이를 통해 데이터의 보호 수준을 높일 수 있습니다.
다양한 암호화 기술 적용: 다양한 암호화 기술을 적용하여 데이터의 보안성을 강화할 수 있습니다. Homomorphic encryption 외에도 다양한 암호화 기술을 활용하여 데이터 보호를 강화할 수 있습니다.
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데이터 공유 및 협업: 동형 암호화를 사용하여 여러 조직이 민감한 데이터를 안전하게 공유하고 협업할 수 있습니다.
데이터 분석 및 처리: 동형 암호화를 사용하여 민감한 데이터를 분석하고 처리할 때 개인 정보 보호를 보장할 수 있습니다.
보안 강화: 동형 암호화를 사용하여 AI 모델의 보안을 강화하고 외부 공격으로부터 데이터를 보호할 수 있습니다.