论(安全)多方计算与(安全)联邦学习之间的关系
密码学与安全
2020-08-07 v1
摘要
本短注的贡献包含以下两部分:在第一部分中,我们能够证明 Kairouz 等人 \cite{Kairouz1901} 提出的联邦学习(FL)过程是一种随机处理。即,可在多方计算(MPC)框架下为 FL 过程定义一个 -元功能;此外,依据 Kairouz 等人定义的一个 FL 协议实例可视为对所定义 -元功能的实现。因此,一个 FL 过程实例也是一个 MPC 协议实例。简言之,FL 是 MPC 的子集。为私密计算所定义的 FL (-元)功能,已部署了同态加密(HE)、安全多方计算(SMPC)和差分隐私(DP)等多种技术。在第二部分中,我们能够证明若底层 FL 实例在基于模拟的框架下私密计算所定义的 -元功能,则该基于模拟的 FL 方案也是 SMPC 的一个实例。因此,SFL 是 SMPC 的子集。
引用
@article{arxiv.2008.02609,
title = {On the relationship between (secure) multi-party computation and (secure) federated learning},
author = {Huafei Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.02609},
year = {2020}
}