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その他 (国内) 連合学習における分散差分プライバシーに関する一考察
コンピュータセキュリティシンポジウム2024 (CSS2024)
2024.10.21
クライアント群からのデータの収集と統計処理を秘匿した形で実施するセキュアアグリゲーション を前提として，クライアントでの小さいノイズの加算でも厳密かつ十分なプライバシー保護を達成可能な 分散差分プライバシー(DDP) が連合学習におけるプライバシーモデルとして注目されている．しかしな がら，発展が著しいDDP のメカニズム間の優劣は明確ではなく，連合学習の実用面でどの手法を選択す べきかを判断することは容易ではない．本研究では，連合学習における最先端のDDP メカニズムを比較， 実験，および考察し，メカニズム選択の指針を提案した．