One Article Review
| Source |  NIST Security |
|---|---|
| Identifiant | 8492463 |
| Date de publication | 2024-05-02 12:00:00 (vue: 2024-05-02 16:07:18) |
| Titre | Protéger les mises à jour du modèle dans l'apprentissage fédéré préservant la confidentialité: deuxième partie Protecting Model Updates in Privacy-Preserving Federated Learning: Part Two |
| Texte | Le problème Le post précédent de notre série a discuté des techniques pour fournir une confidentialité des entrées dans les systèmes PPFL où les données sont partitionnées horizontalement.Ce blog se concentrera sur les techniques pour assurer la confidentialité des entrées lorsque les données sont partitionnées verticalement.Comme décrit dans notre troisième post, le partitionnement vertical est l'endroit où les données de formation sont divisées entre les parties de sorte que chaque partie contient différentes colonnes des données.Contrairement aux données partitionnées horizontalement, la formation d'un modèle sur les données partitionnées verticalement est plus difficile car il n'est généralement pas possible de former des modèles séparés sur différents
The problem The previous post in our series discussed techniques for providing input privacy in PPFL systems where data is horizontally partitioned. This blog will focus on techniques for providing input privacy when data is vertically partitioned . As described in our third post , vertical partitioning is where the training data is divided across parties such that each party holds different columns of the data. In contrast to horizontally partitioned data, training a model on vertically partitioned data is more challenging as it is generally not possible to train separate models on different |
| Envoyé | Oui |
| Condensat | across blog challenging columns contrast data described different discussed divided each federated focus generally holds horizontally input learning: model models more not part parties partitioned partitioning party possible post ppfl preserving previous privacy problem protecting providing separate series such systems techniques third train training two updates vertical vertically when where will |
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