← Вернуться к списку

$\mathsf{OPA}$: Однократное приватное агрегирование с единичным взаимодействием с клиентом и его применение в федеративном обучении

Краткое содержание

arXiv:2410.22303v3 Тип объявления: replace-cross Аннотация: Наша работа направлена на минимизацию взаимодействия в защищённых вычислениях из-за высокой стоимости и сложностей, связанных с раундами связи, особенно в сценариях с большим количеством клиентов. В этой работе мы возвращаемся к проблеме безопасного агрегирования в модели с одним сервером, где единственный сервер оценки может безопасно агрегировать индивидуальные входные данные клиентов. Нашим ключевым вкладом является введение Однократного Приватного Агрегирования ($\mathsf{OPA}$), при котором клиенты общаются только один раз (или даже могут выбрать вариант не общаться) за одну оценку агрегирования. Поскольку каждый клиент связывается только один раз за агрегирование, это упрощает управление отключениями и динамическим участием, в отличие от многораундовых протоколов, и согласуется с безопасным агрегированием в открытом тексте, где клиенты взаимодействуют лишь единожды. Мы строим $\mathsf{OPA}$ на основе LWR, LWE, классовых групп, DCR и демонстрируем приложения для сохраняющего конфиденциальность Федеративного Обучения (ФО), где клиенты \emph{общаются один раз}.

Полный текст статьи пока не загружен.