プライバシー 連合学習のための分散型差分プライバシー(2/2)
１．連合学習のための分散型差分プライバシー(2/2)まとめ ・分散差分プライバシーはSmart Text Selectionに正式なプライバシー保証を追加しますが、その正式な保証は比較的弱いものとなっている ・しかし、正式なプライバシー保証...
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プライバシー プライバシー 連合学習のための分散型差分プライバシー(1/2)
１．連合学習のための分散型差分プライバシー(1/2)まとめ ・連合学習は機械学習モデルのトレーニングを分散して行う手法でデータは各端末内で処理されるためプライバシーが保たれる事が特徴 ・セキュアアグリゲーションと分散版差分プライバシーの2つ...
プライバシー FriendlyCore:集約時の誤差を低減する新規差分プライベートフレームワーク(2/2)
１．FriendlyCore:集約時の誤差を低減する新規差分プライベートフレームワーク(2/2)まとめ ・FriendlyCoreは従来アルゴリズムと比較してパラメータの大きな値でより良いパフォーマンスを発揮する ・FriendlyCore...
プライバシー FriendlyCore:集約時の誤差を低減する新規差分プライベートフレームワーク(1/2)
１．FriendlyCore:集約時の誤差を低減する新規差分プライベートフレームワーク(1/2)まとめ ・差分プライバシー(DP:Differential Privacy)は個人を特定できないようにしながら全体としての傾向を学習させる機械学...
ヘルスケア EHR-Safe:プライバシー保護のために医療記録を合成して学習用データを生成(2/2)
１．EHR-Safe:プライバシー保護のために医療記録を合成して学習用データを生成(2/2)まとめ ・EHR-Safeの忠実度は３つの指標から計測し、いずれも高い性能である事がわかった ・プライバシーに関する堅牢性も３つの攻撃手法を用いて検...
ヘルスケア EHR-Safe:プライバシー保護のために医療記録を合成して学習用データを生成(1/2)
１．EHR-Safe:プライバシー保護のために医療記録を合成して学習用データを生成(1/2)まとめ ・電子健康記録を機械学習で学習させる事は患者ケアなどに多大な可能性がある ・しかし、データのプライバシーを確保しながら学習させる事は簡単では...
プライバシー Connect the Dots:差分プライバシーのより効率的なプライバシーコスト推定(2/2)
１．Connect the Dots:差分プライバシーのより効率的なプライバシーコスト推定(2/2)まとめ ・Connect-the-Dotsは離散化して戻す事で効率的な計算を行うアルゴリズム ・Connect-the-Dotsは先行実装に...
プライバシー Connect the Dots:差分プライバシーのより効率的なプライバシーコスト推定(1/2)
１．Connect the Dots:差分プライバシーのより効率的なプライバシーコスト推定(1/2)まとめ ・差分プライバシーはプライバシーを保証した上で分析や機械学習を可能にする ・差分プライバシーでは個々のアルゴリズムを合成した際の特性...
プライバシー 匿名化した確率的勾配降下法で広告の効果測定を行う(2/2)
１．匿名化した確率的勾配降下法で広告の効果測定を行う(2/2)まとめ ・バッチサイズはノイズの量の削減などDP-SGDの学習の様々な側面に影響する ・大きなサイズのバッチ学習によりプライベートモデルの有用性が大幅に向上する ・DP-SGDを...
プライバシー 匿名化した確率的勾配降下法で広告の効果測定を行う(1/2)
１．匿名化した確率的勾配降下法で広告の効果測定を行う(1/2)まとめ ・プライバシーと使い勝手の良さを両立するMLアルゴリズムが求められている ・最も広く使われているアルゴリズムはDP-SGDと呼ばれるSGDの拡張版 ・DP-SGDは計算負...
プライバシー LabelDP：秘匿対象をラベルに限定する事で差分プライバシーの精度を向上(2/2)
１．LabelDP：秘匿対象をラベルに限定する事で差分プライバシーの精度を向上(2/2)まとめ ・RR-with-priorは事前確率を使う事で予測の精度を大幅に増加させる ・経験的実験でもLabelDPがモデルの実用性を大幅に向上させる事...
プライバシー LabelDP：秘匿対象をラベルに限定する事で差分プライバシーの精度を向上(1/2)
１．LabelDP：秘匿対象をラベルに限定する事で差分プライバシーの精度を向上(1/2)まとめ ・米国国勢調査も採用している差分プライバシーは製品を実世界に展開する際に良く使われる ・差分プライバシーを使うとシステムがプライバシーをどの程度...