面向隐私保护趋势检测的安全贝叶斯联邦分析
密码学与安全
2021-07-30 v1 人工智能
机器学习
摘要
联邦分析在边缘计算中有许多应用，其使用可改善服务供给、产品开发和用户体验的决策。我们提出一种趋势检测的贝叶斯方法，其中给定数据集时某关键词为热门的概率通过贝叶斯定理计算；给定关键词为热门时数据集的概率通过对用户本地数据集上此类条件概率的安全聚合计算。我们提出一种名为 SAFE 的贝叶斯联邦分析协议，为生产级用例提供充分隐私，并降低用户和聚合器的计算负担。我们用一个趋势检测实验说明了该方法，并讨论如何进一步扩展该方法以使其可用于生产环境。
引用
@article{arxiv.2107.13640,
title = {Secure Bayesian Federated Analytics for Privacy-Preserving Trend Detection},
author = {Amit Chaulwar and Michael Huth},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.13640},
year = {2021}
}
备注
10 pages, 1 figure